FACULTAD DE PSICOLOGÍA · inteligencia exitosa a través de la aplicación de la Batería Aurora, creada por Sternberg, en población escolar española. En concreto se analizarán

UNIVERSIDAD DE MURCIA

FACULTAD DE PSICOLOGÍA

NUEVAS PERSPECTIVAS EN LA

EVALUACIÓN COGNITIVA:

INTELIGENCIA ANALÍTICA Y

PRÁCTICA

LAURA LLOR ZARAGOZA

2014

UNIVERSIDAD DE MURCIA

Facultad de Psicología

Tesis Doctoral:

Nuevas perspectivas en la evaluación cognitiva:

Inteligencia analítica y práctica

Dirigida por:

Dra. María Dolores Prieto Sánchez

Catedrática de Psicología Evolutiva y de la Educación

Dra. Carmen Ferrándiz García

Titular de Psicología Evolutiva y de la Educación

Dra. Mercedes Ferrando Prieto

Contratado Doctor de Psicología Evolutiva y de la Educación

Presentada por:

Dña. Laura Llor Zaragoza

Murcia, 2014

A mis padres

La inteligencia consiste no sólo en el conocimiento, sino también en la destreza de

aplicar los conocimientos en la práctica.

Aristóteles (384 AC-322 AC)

http://www.proverbia.net/citasautor.asp?autor=38

Agradecimientos

Laura Llor Zaragoza

AGRADECIMIENTOS

Quiero expresar mi agradecimiento a todas las personas que me han

apoyado en la realización de este trabajo.

En primer lugar, me gustaría agradecer a mis directoras de Tesis, a la Dra.

María Dolores Prieto, por ofrecerme sus valiosos conocimientos y su gran

experiencia, además de su cariño y comprensión a lo largo de todos estos años. A

la Dra. Carmen Ferrándiz García y a la Dra. Mercedes Ferrando, por darme la

oportunidad de realizar este trabajo, y por su guía inestimable en el diseño y

realización del estudio. Ellas han sabido inculcarme la pasión por la investigación,

sugiriendo las modificaciones que me ha permitido ir mejorando la tesis que

presentamos. De mis directoras, he de dejar constancia la profunda admiración

que siento por su labor como investigadoras, como docentes y como personas.

De forma especial, al Dr. Leandro Almeida, por su gran generosidad y el

interés que ha mostrado en este trabajo, quiero destacar su exquisito trato y su

enorme paciencia. Es un profesional de reconocido prestigio por sus

conocimientos en este ámbito.

Nuevas perspectivas en la evaluación cognitiva: inteligencia analítica y práctica

Laura Llor Zaragoza

A la Dr. Alexandra Araujo, por su gran amabilidad y su amistad durante

mi estancia en la Universidad do Minho.

A la Dra. Rosario Bermejo, por su optimismo, sus consejos y

asesoramiento que me han sido muy útiles tanto en la investigación como en

aspectos profesionales.

Al Dr. Daniel Hernández, por su amistad y apoyo incondicional, así como

la gran ayuda prestada con sus sabios consejos.

A mis compañeras del equipo de investigación, Marta, Mª Carmen, y

Gloria, gracias por su colaboración, y por los momentos compartidos.

Al Dr. José Antonio Ruiz, porque gracias a él, hizo posible mis inicios en

el mundo de la investigación, enseñándome las herramientas y los recursos

necesarios que todo investigador debe conocer, para llevar a cabo un trabajo

impecable. Le agradezco tanto a él como a su equipo de investigación, la

oportunidad que me han dado.

Al Dr. Antoni Castelló, un gran profesional al que he tenido la suerte de

conocer y asistir a los seminarios que ha impartido en la Universidad de Murcia

sobre su modelo de la alta habilidad.

A la Dra. Concha Carbajo, por el gran cariño que le tengo desde que fue

mi profesora de música en la carrera, por su calidad como persona y su

sensibilidad con la que sabe tratar, así como por su profesionalidad y por sus

orientaciones.

A la Dra. Cristina Sánchez, porque siempre ha mostrado su gran

amabilidad e interés ofreciéndome su ayuda, le estaré muy agradecida.

Agradecimientos

Laura Llor Zaragoza

A la Dra. Patricia Sancho, por su gran generosidad en los últimos

momentos de este trabajo, ofreciéndome su ayuda y asesoramiento.

A mis compañeros/as de la universidad por compartir con ellos muchas

horas de trabajo e ilusión, y por acompañarme todo este tiempo y transmitirme

valiosos consejos.

Con especial cariño, a mis padres, mi hermana y a mi familia por su gran

comprensión y afecto, porque me han dado los ánimos y la fuerza para superar los

obstáculos, por tantas horas que han dedicado a escucharme y han estado

presentes siempre que los he necesitado.

A mis amigas/os por todos los momentos agradables que hemos disfrutado

y seguiremos disfrutando, por el cariño y apoyo que me han brindado en los

momentos más difíciles, siempre teniendo palabras de ánimo y ayudándome a ver

las cosas desde otra perspectiva.

Quiero agradecer la colaboración recibida por todos los estudiantes,

maestros y orientadores de los diferentes centros educativos en los que hemos

realizado el estudio. En todo momento han mostrado interés por realizar las

pruebas y saber el uso de las mismas.

Por último, quiero agradecer a la Fundación Séneca (Agencia Regional de

Ciencia y Tecnología) la Beca de Formación de Personal Investigador que me

concedió y me dio la oportunidad de desarrollar mi labor investigadora durante los

últimos cuatro años.

Muchas gracias a todos

ÍNDICE

INTRODUCCIÓN 21

PRIMERA PARTE

CAPÍTULO 1: TEORÍAS E HISTORIA DE LA INTELIGENCIA 31

INTRODUCCIÓN 31

1.1. DEFINICIÓN DE INTELIGENCIA 33

1.2. LOS INICIOS DEL ESTUDIO DE LA INTELIGENCIA 35

1.3. TEORÍAS DE LA INTELIGENCIA 42

1.3.1. Teorías psicométricas 42

1.3.1.1. Modelos monolíticos 43

1.3.1.2. Modelos factoriales 48

1.3.1.3. Modelos jerárquicos 53

1.3.2. La teoría evolutiva de Piaget 58

1.3.3. Teorías biológicas 61

1.3.4. Teorías cognitivas 63

1.3.4.1. Teorías del procesamiento cognitivo 63

1.3.4.2. Teorías actuales de la inteligencia 68

1.3.4.2.1. Teoría de las inteligencias múltiples de Howard

Gardner

68

1.3.4.2.2. La teoría de la inteligencia y el desarrollo

cognitivo de Mike Anderson

74

1.3.4.2.3. La teoría triárquica de Robert Sternberg 76

1.3.4.2.4. El tratado bioecológico del desarrollo intelectual

de Stephen Ceci

77

1.3.4.2.5. Desarrollo de la inteligencia artificial 79

1.4. CONCLUSIONES 81

CAPÍTULO 2. LA TEORÍA DE LA INTELIGENCIA EXITOSA

DE ROBERT STERNBERG

85

INTRODUCCIÓN 85

2.1. LA TEORÍA TRIÁRQUICA DE LA INTELIGENCIA 86

2.1.1. La subteoría componencial 87

2.1.2. La subteoría experiencial 89

2.1.3. La subteoría contextual 92

2.2. LA TEORÍA DE LA INTELIGENCIA EXITOSA 93

2.2.1. Principios de la teoría de la inteligencia exitosa 95

2.2.2. Componentes de la teoría de la inteligencia exitosa 98

2.2.3. Interacción de la inteligencia analítica, creativa y práctica 99

2.2.4. Inteligencia exitosa y alta habilidad 101

2.2.5. Inteligencia exitosa y competencia experta 105

2.2.6. Modelo WICS: Wisdom, Intelligence and Creativity

Synthesized

110

2.3. MEDIDAS DE EVALUACIÓN 113

2.3.1. STAT (Sternberg Triarchic Abilities Test) 113

2.3.2. Rainbow Project 118

2.3.3. Kaleidoscope Project 120

2.3.4. Batería Aurora 121


CAPÍTULO 3. ESTUDIOS SOBRE LA VALIDACIÓN DE LA

TEORÍA DE LA INTELIGENCIA EXITOSA DE ROBERT

STERNBERG

135

INTRODUCCIÓN 135

3.1. ESTUDIOS SOBRE TEORÍAS IMPLÍCITAS DE LA

INTELIGENCIA

137

3.2. ESTUDIOS SOBRE TEORÍAS EXPLÍCITAS DE LA

INTELIGENCIA

139

3.2.1. Validez interna de las medidas de evaluación de la inteligencia

exitosa

139

3.2.1.1. Estudios sobre el STAT 140

3.2.1.2. Estudios sobre el Rainbow Project 145

3.2.1.3. Estudios sobre el Kaleidoscope Project 149

3.2.1.4. Estudios sobre la Batería Aurora 152

3.2.2. Validez externa de la inteligencia exitosa 159

3.3.2.1. Estudios culturales 160

3.3.2.2. Estudios instruccionales 163

3.3.2.3. Estudios sobre conocimiento tácito 167


SEGUNDA PARTE

CAPÍTULO 4: ESTUDIO EMPÍRICO 179

INTRODUCCIÓN 179

4.1. OBJETIVOS 180

4.2. MÉTODO 181

4.2.1. Participantes 181

4.2.2. Instrumentos 182

4.2.2.1. Batería Aurora 182

4.2.2.2. Factor “g” de Cattell 195

4.2.3. Procedimiento 196

4.2.4. Análisis de datos 201

4.3. RESULTADOS 202

4.3.1. Objetivo 1: Características psicométricas de fiabilidad de los

ítems de la inteligencia analítica y práctica

203

4.3.1.1. Dificultad y homogeneidad de respuestas a los ítems de

Mapas

203


Cambio de dinero

205


Decisiones

206


Sombras de juguete

208


Cortes de papel

209


Palabras homónimas

211

4.3.3.7. Dispersión y homogeneidad de respuestas a los ítems de

Metáforas

213


Tarjetas matemáticas

215


Álgebra

216


Tangramas

218


Barcos conectados

219

4.3.2. Objetivo 2: Estructura Interna de la Batería Aurora

(inteligencia analítica y práctica)

221

4.3.3. Objetivo 3: Análisis descriptivos de la Batería Aurora

(inteligencia analítica y práctica) por subtests

236

4.3.4. Objetivo 4: Diferencias individuales en inteligencia analítica

y práctica dependiendo del sexo y el curso, controlando la edad

238

4.3.5. Objetivo 5: Relación entre el rendimiento académico y las

inteligencias analítica y práctica

252

4.3.6. Objetivo 6: Predicción del rendimiento académico a través

de las inteligencias analítica y práctica

255

4.3.7. Objetivo 7: Acuerdo entre la Batería Aurora (inteligencia

analítica y práctica) y el Test Factor “g” en la identificación de

alumnos superdotados.

258

DISCUSIÓN Y CONCLUSIONES 261

TERCERA PARTE

APORTACIONES DEL ESTUDIO, LIMITACIONES Y

FUTURAS LÍNEAS DE INVESTIGACIÓN

273

ABSTRACT 277

REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS 293

ANEXOS 321

Introducción

Laura Llor Zaragoza 21

INTRODUCCIÓN

El trabajo titulado “Nuevas perspectivas en la evaluación cognitiva:

inteligencia analítica y práctica”, tiene como objetivo el estudio de la teoría de la

inteligencia exitosa a través de la aplicación de la Batería Aurora, creada por

Sternberg, en población escolar española. En concreto se analizarán las

propiedades psicométricas de fiabilidad y validez de los subtests de la inteligencia

analítica y práctica.

Este estudio consta de dos partes, una teórica y otra empírica. La parte

teórica incluye tres capítulos, donde se analizan las distintas teorías sobre la

inteligencia, se fundamenta y recogen los principios de la inteligencia triárquica y

su reformulación en la inteligencia exitosa, y además se examinan las

investigaciones realizadas sobre la misma. En la parte empírica se describe la

metodología utilizada así como los análisis de datos y discusión de los resultados

obtenidos en nuestro trabajo.


22 Laura Llor Zaragoza

El primer capítulo “Teorías e historia de la inteligencia” se centra en

describir, por una parte, algunas definiciones del constructo de la inteligencia,

fundamentalmente las formuladas por diferentes autores como Sternberg,

Anastasi, Detterman, Gardner, etc. Y por otra, se analizan los inicios del estudio

de la inteligencia comenzando por los precursores lejanos, que estaría constituido

por las aportaciones fundamentalmente filosóficas del largo periodo precientífico

de la psicología, que se inician en la Grecia clásica, destacando a filósofos como

Aristóteles, Sócrates y Platón.

A continuación, se recogen y analizan las teorías de la inteligencia desde

los primeros planteamientos psicométricos, entre los que se destacan las

aportaciones de los trabajos de Galton (1869), James MacKeen Cattell (1890),

Binet y Simon (1905), y Spearman (1927) defensores de que la inteligencia está

formada por un único factor general, hasta las teorías más recientes donde se

plantean el estudio exhaustivo de los componentes y mecanismos que explican la

inteligencia. Se analizan las principales aportaciones de los modelos factoriales,

que consideran que la inteligencia está formada por diferentes factores y los

modelos jerárquicos que integran la unión del factor general de inteligencia y una

serie de factores de orden menor. Resulta necesario recoger los planteamientos de

la teoría del desarrollo de Piaget, con las etapas propuestas para el desarrollo de la

inteligencia en el desarrollo infantil. También, se incluye la perspectiva biológica

y cómo se observa la inteligencia a partir del análisis y estructura del cerebro,

destacando la influencia de la genética en la inteligencia. Asimismo, se analizan

los planteamientos más actuales de las teorías cognitivas de la inteligencia: las

teorías del procesamiento de la información, la teoría de las inteligencias

múltiples (Gardner, 1983), la teoría del desarrollo cognitivo de Anderson (1992),

la teoría triárquica (Sternberg, 1985a), el trabajo bio-ecológico del desarrollo

intelectual de Ceci (1990), así como la teoría de la inteligencia artificial.

Finalmente, se establecen unas conclusiones generadas del análisis de los

diferentes planteamientos del estudio de la inteligencia.

Introducción


En el segundo capítulo titulado “la teoría de la inteligencia exitosa”, se

hace un repaso exhaustivo de la misma, desde sus planteamientos iniciales en

1985, conocida como teoría triárquica de la inteligencia, hasta la reformulación

referida a la inteligencia exitosa. Para ello se describirá la teoría triárquica de la

inteligencia de Sternberg, especificando la tres subteorías: la componencial, la

experiencial y la contextual. A continuación se explicará la teoría de la

inteligencia exitosa, haciendo referencia a los principios y los componentes que la

definen, así como la interacción entre la inteligencia analítica, creativa y práctica.

Asimismo, procederemos a describir como enfoca dicha teoría la alta habilidad y

la competencia experta, además del modelo WICS (Wisdom Intelligence and

Creativity Synthesized, Sternberg, 2003c) y su relación con el liderazgo.

Por otra parte, se analizarán las medidas de evaluación que propone

Sternberg basadas en su teoría triárquica. Dichas medidas son el STAT (cuyo

objetivo es evaluar las habilidades analíticas, prácticas y creativas); el Rainbow

Project (es un suplemento al STAT y mide habilidades creativas y prácticas, y

tiene por objetivo evaluar la competencia de los estudiantes para ingresar en la

universidad); el Kaleidoscope Project (se diseñó para evaluar los tres tipos de

inteligencia al que se añadió el constructo de sabiduría del modelo WISC).

Recientemente, diseña la Batería Aurora (cuya finalidad es evaluar e identificar

alumnos de alta habilidad, doble excepcionalidad así como los que presentan

dificultades de aprendizaje). Dicha batería consta de tres tipos de dominios

(verbal, figurativo y numérico) a través de los cuales se evalúan las habilidades

analíticas, creativas y prácticas. Los subtests de la inteligencia analítica y práctica

son los utilizados en nuestro estudio empírico. Finalmente, se extraen unas

conclusiones que nos sirven para analizar la teoría en su conjunto.

El tercer capítulo titulado “Estudios sobre la validación de la teoría de la

inteligencia exitosa de Robert Sternberg”, se centra en analizar de manera

exhaustiva los trabajos empíricos sobre la validación de la teoría exitosa

formulada por dicho autor. Ha sido complicado el análisis de los mismos, dada la



gran variedad de estudios existentes. Sin embargo, es un capítulo necesario para el

presente trabajo, puesto que hemos utilizado uno de los últimos instrumentos de

evaluación propuesto por el autor y su equipo.

Para mostrar una estructura clara hemos dividido los estudios en teorías

implícitas, las cuales muestran las aportaciones de las personas cuando se refieren

al concepto de inteligencia, y estudios sobre teorías explícitas, donde se pone a

prueba la teoría que el investigador quiere demostrar, en este caso es nuestro

propósito analizar la teoría exitosa de Sternberg. Con respecto al análisis de

estudios de teorías explícitas se dividen por un lado, en la validación interna de las

medidas de evaluación creadas por Sternberg para medir su teoría de la

inteligencia exitosa, que son el STAT, el Rainbow Project, el Kaleidoscope Project

y el último creado hasta hoy que es la Batería Aurora, la cual analizamos con

detenimiento. Por otro lado, aludimos a estudios sobre la validación externa de la

teoría exitosa de Sternberg. En este sentido, hemos considerado pertinente incluir

estudios basados en dicha teoría que se han realizado en otras culturas, tales como

poblaciones de Kenya, Alaska, Rusia, donde queremos mostrar la disociación

entre la inteligencia, convencionalmente denominada como académica y la

inteligencia práctica y creativa.

Nos ha parecido oportuno indagar en estudios instruccionales, en los

cuales observamos el rendimiento de los alumnos, si son enseñados bajo el marco

de la teoría exitosa o si son instruidos mediante la enseñanza tradicional.

Estimamos de gran importancia hacer referencia a estudios empíricos sobre la

inteligencia práctica, fundamentados en el concepto de conocimiento tácito, no

solamente en el aula, sino traspasando las fronteras a otros ámbitos como en el

campo profesional, con la intención de predecir el éxito en la vida profesional.

Finalmente, se extraen unas conclusiones que nos ponen de manifiesto la amplia

aplicación de este modelo en diferentes culturas.

La segunda parte del trabajo se centra en el estudio empírico. Se presentan

Introducción


los objetivos del estudio y la metodología de la investigación. Se describen los

participantes, los instrumentos utilizados y el procedimiento seguido, así como las

técnicas estadísticas para el análisis de datos y los resultados correspondientes a

los objetivos específicos. Las muestra estuvo compuesta por 234 estudiantes (47%

niños y 53% niñas) de Educación Primaria, con edades comprendidas desde 9 a 12

años (M= 10.22, DT= .90). Los estudiantes pertenecían a centros públicos y

concertados de la Región de Murcia, con nivel sociocultural medio. Los

instrumentos utilizados fueron el Factor “g” de Cattell, la Batería Aurora (subtests

de la inteligencia analítica y práctica) y el rendimiento académico.

El procedimiento utilizado ha sido fruto de un minucioso y laborioso

trabajo previo de adaptación mediante la traducción y estudio piloto de la Batería

Aurora por parte del grupo de investigación de Altas Habilidades dirigido por la

Dra. Mª Dolores Prieto Sánchez. Para el presente trabajo, se realizó la selección

de la muestra y administración de la batería, la corrección de los instrumentos

utilizados, la introducción de los datos en el programa estadístico SPSS versión 19

y AMOS versión 20, y finalmente se realizó el análisis estadístico de los datos.

Dichos análisis han sido estructurados en siete apartados, que dan

respuesta a los objetivos específicos del estudio. En el primer apartado se analizan

las características psicométricas de fiabilidad de los ítems de los subtests de la

inteligencia analítica y práctica de la Batería Aurora.

En el segundo apartado para verificar la independencia o interrelación de

las dos inteligencias analítica y práctica, así como la relación con la inteligencia

psicométrica, para lo que se han realizado análisis factoriales exploratorios y

confirmatorios.

En el tercer apartado estudiamos los análisis descriptivos de las

puntuaciones en los once subtests de la Batería Aurora, que estamos validando

para los alumnos españoles de 4º hasta 6º de Educación Primaria, para ello se ha



utilizado el estudio de puntuaciones mínimas, máximas, medias, desviaciones

típicas, asimetría y curtosis.

En el cuarto apartado se analiza el perfil de inteligencia analítica y práctica

de los participantes teniendo en cuenta el sexo y el curso, controlando la variable

edad. Para ello se ha utilizado un MANCOVA introduciendo como variables

independientes el sexo y el curso y como covariable la edad.

En el quinto apartado se estudia la relación entre el rendimiento académico

y las inteligencias analítica y práctica para ello se ha utilizado el análisis de

correlación de Pearson.

En el sexto apartado se examina la capacidad predictiva de las

inteligencias analítica y práctica sobre el rendimiento académico, para lo cual se

consideró la nota media, es decir, una medida del rendimiento general. Se ha

utilizado el análisis de regresión por pasos sucesivos, ponderando la variable

curso, para analizar el impacto de estas pruebas cognitivas en el rendimiento

escolar de los alumnos.

En el séptimo apartado, para estudiar el acuerdo, entre la identificación de

alumnos superdotados con respecto a la Batería Aurora y el Factor “g” de Cattell

se ha utilizado tablas de contingencia e índice de acuerdo de Kappa. Para ello

hemos tomado el percentil 90, es decir el 10% superior de las puntuaciones de los

alumnos que han realizado el Factor “g” de Cattell. De la misma manera, tomando

el percentil 90, hemos identificado a los alumnos superdotados en la inteligencia

numérica, verbal y figurativa a través de la Batería Aurora. Se procedió a hacer

una superposición entre el Test Factor “g” y la Batería Aurora en función de los

contenidos de los subtests.

Por último, se expone la discusión y las conclusiones que se desprenden de

este trabajo, la finalidad es realizar una reflexión general sobre las contribuciones

Introducción


del estudio. Se presenta un resumen en inglés, según los principios que rigen las

tesis con mención europea, y se muestra un apartado con las referencias

bibliográficas utilizadas y finalmente, en el anexo se adjuntan los instrumentos

utilizados en el estudio.

PRIMERA PARTE

Capítulo 1. Teorías e Historia de la Inteligencia


CAPITULO 1

TEORÍAS E HISTORIA DE LA

INTELIGENCIA

INTRODUCCIÓN

El objetivo de este capítulo se centra en analizar la trayectoria del concepto

de inteligencia y las teorías surgidas a lo largo de la historia. En primer lugar, se

revisan algunas definiciones del constructo de la inteligencia, fundamentalmente

las formuladas por diferentes autores tales como Sternberg, Detterman, Anastasi,

Gardner, etc.

En segundo lugar, se estudian los inicios del estudio de la inteligencia,

para ello se recogen los principios de los precursores más lejanos de la Grecia



clásica, mencionando a filósofos como Aristóteles, Sócrates y Platón. Así por

ejemplo, para Aristóteles desde su planteamiento empirista destaca que la

inteligencia trasciende a la experiencia sensorial y al proceso de pensar. Según

este autor la inteligencia comprende tanto lo intelectual como la emoción y la

voluntad. Platón, distinguía claramente tres aspectos básicos a los que llamaba

inteligencia, emoción y voluntad.

En tercer lugar, se analizan las teorías de la inteligencia desde los primeros

planteamientos psicométricos, entre los que se destacan las aportaciones de los

trabajos de Galton (1869), James Mackeen Cattell (1890), Binet y Simon (1905),

y Spearman (1927), que se consideran la inteligencia como un único factor

general.

Además se estudian las principales aportaciones de los modelos factoriales

que no estarían a favor de que la inteligencia esté formada por un factor general,

sino por diferentes factores. Y los modelos jerárquicos que adoptan una postura

integradora mediante la unión del factor general de inteligencia y una serie de

factores de orden menor.

Nos ha parecido interesante recoger los planteamientos de la teoría del

desarrollo de Piaget, con las etapas propuestas para el desarrollo de la inteligencia

en el desarrollo infantil. También, se incluye la perspectiva biológica y cómo se

observa la inteligencia a partir del análisis y estructura del cerebro, destacando la

influencia de la genética en la inteligencia. Asimismo, se examinan los

planteamientos más actuales de las teorías cognitivas de la inteligencia: las teorías

del procesamiento de la información, la teoría de las inteligencias múltiples de

Gardner (1983), la teoría del desarrollo cognitivo de Anderson (1992), la teoría

triárquica (Sternberg, 1985a), el trabajo bio-ecológico del desarrollo intelectual de

Ceci (1990), y el desarrollo de la inteligencia artificial. Finalmente, se establecen

unas conclusiones generadas del análisis de los diferentes planteamientos del

estudio de la inteligencia.



1.1. DEFINICIÓN DE INTELIGENCIA

La definición del concepto de inteligencia ha provocado diversas

controversias a lo largo de la historia, dando lugar a distintas teorías sobre la

misma. El significado etimológico de la palabra inteligencia proviene del latín

intellegere y etimológicamente inteligente sería quien sabe escoger (inter “entre”

y legere “leer, escoger”).

Existe una gran variedad de definiciones de inteligencia, aunque diferentes

entre sí, contienen ciertas coincidencias. Para llegar a un consenso en cuanto a la

definición de la inteligencia ya en 1921 se celebró un Symposium presidido por

Thorndike, recogido en el Journal of Educational Psychology. En dicho

Symposium participaron catorce investigadores expertos en el área y de gran

prestigio como Terman, Thurstone, Yerkes y Boring.

Las definiciones que proponían hacían referencia a la capacidad de pensar

en abstracto, la capacidad para aprender a adaptarse al entorno, la capacidad para

adaptarse adecuadamente a situaciones nuevas de la vida, la capacidad para

adquirir conocimiento, la cantidad de conocimiento que se posee y la capacidad

para aprender a partir de la experiencia (Sternberg, Kauffman & Grigorenko,

2011).

Y aunque no llegaron a un acuerdo, hay que denotar el punto en común

que tenían las diferentes definiciones propuestas, este consistía en relacionar la

inteligencia con el aprendizaje y la capacidad adaptativa, por tanto, los expertos

entendían la inteligencia como una capacidad general de adaptación a las

situaciones y problemas nuevos de la vida.

Años después, en 1986, Sternberg y Detterman organizaron una

experiencia similar, pidiendo a veinticuatro expertos en inteligencia que

definieran este concepto.



Autores como Anastasi (1990) detalla la inteligencia como una cualidad de

la conducta subrayando que la conducta inteligente debe ser adaptativa y estaría

en función del contexto en el que vive el individuo.

Jensen, (1969) afirma que la inteligencia tiene una base biológica, teniendo

en cuenta el contexto de la vida cotidiana, insiste más en un factor general que en

factores específicos, ya que demuestra las diferencias individuales en la

realización de las tareas cognitivas.

Gardner (1983), señala la necesidad de comprender la inteligencia en

función de las diferentes clases de conocimiento que tienen lugar de forma natural

en el ambiente cotidiano, centrándose en los contenidos cognitivos de la

inteligencia y considerando que no hay una única inteligencia, sino inteligencias

múltiples e independientes, además de la interacción del individuo con el entorno.

Sternberg (1985a), propone que la inteligencia debe ser considerada como

un autogobierno mental, considera que la inteligencia nos proporciona medios

para gobernarnos a nosotros mismos, de forma que nuestros pensamientos y

acciones se organicen de manera coherente y responsable con respecto tanto a

nuestras necesidades internas como respecto a las necesidades del medio

ambiente.

Detterman considera la inteligencia como un sistema complejo integrado

por numerosos procesos cognitivos independientes, contribuyendo a la aparición

de un factor general (Sternberg & Detterman, 1986).

De todas estas definiciones, Sternberg y Detterman (1986) señalan tres

principales localizaciones de la inteligencia: la inteligencia en el individuo, la

inteligencia en el medio ambiente y la inteligencia en la interacción entre

individuo y medio ambiente.



Cabe destacar que además de los elementos identificados en el primer

Symposium, como eran la capacidad de aprendizaje y de adaptación, estos nuevos

autores destacan otro componente, la metacognición, es decir, los componentes

cognitivos de orden superior para gestionar los recursos mentales.

1.2. LOS INICIOS DEL ESTUDIO DE LA INTELIGENCIA

Tal y como señalan autores como Castelló (2001), en la historia de la

inteligencia pueden describirse tres grandes periodos: el de los precursores

lejanos, que estaría constituido por las aportaciones fundamentalmente filosóficas

del largo periodo precientífico de la psicología que se inician en la Grecia clásica.

Un segundo periodo que abarcaría desde finales del siglo XIX hasta la actualidad

y que coincide con el surgimiento de la Psicología como ciencia independiente y

su desarrollo. Finalmente los planteamientos más actuales en torno a la

denominada inteligencia artificial (máquinas que manipulan información), que

comienza a desarrollarse en la segunda mitad del siglo XX.

En cuanto al primer periodo, no obstante, consideramos necesario

diferenciar una etapa inicial, correspondiente a la denominada Psicología

filosófica tradicional, que abarcaría desde la época clásica Griega hasta el siglo

XVII y otra posterior que se desarrolla en el periodo Barroco, siglo XVII, hasta la

mitad del siglo XIX.

Únicamente mencionar a los tres principales autores del periodo clásico,

Sócrates, Platón y Aristóteles y hacer referencia a la aportación considerada como

más relevante en relación a la inteligencia. Nos referimos al perfeccionamiento

del modelo de capas aristotélico, mediante el cual, a las distintas “almas”

sugeridas por Aristóteles, se pasó a denominarlas potencias (vegetativa, sensitiva,

motriz, imaginativa e intelectiva), término que tendría ciertas equivalencias con



las actuales “funciones” psíquicas. Si nos centramos en las potencias de orden

superior, la imaginativa supondría un importante recurso mental que permite la

representación de las cosas, así como la fabricación de herramientas y la creación

de la ciencia, las tecnologías y el arte. La potencia racional sería la más compleja

y contiene cuatro recursos, la memoria (memoria en acto y memoria en potencia

que correspondía al olvido), el entendimiento, (que sería lo más cercano a la

inteligencia), la voluntad (como gestión del propio comportamiento y

pensamiento y que se correspondería al concepto actual del libre albedrío) y por

último los sentidos internos o espirituales (cogitación, percepción, conciencia,

sutilidad, fervor y el lenguaje que consideraban como el sexto sentido y el más

noble) (Llinares, 1978; Castelló, 2001).

Aspectos relevantes acontecidos durante el renacimiento, tales como la

pérdida de la concepción de la Tierra como lugar central del Universo y la

repercusión en la visión del Hombre, estos hallazgos, supusieron el sentido de

estar menos determinado por su nacimiento y erigido sobre el proceso de

liberación de sus bases biológicas a partir de la razón, tal y como señala Castelló

(2001). La acumulación de conocimientos y mejora de los preexistentes,

favorecieron que se comenzase a vislumbrar lo que podríamos denominar como

crisis del paradigma del “alma”.

Así, el Barroco da inicio a un nuevo periodo en el desarrollo histórico del

saber psicológico y que se corresponde con la denominada Psicología filosófica

moderna, perdurando hasta la mitad del siglo XIX. En este periodo el objeto de

estudio de la psicología pasa a ser la mente humana y este cambio se ve

favorecido por:

a) La revolución epistemológica del Barroco que dio lugar al surgimiento

de la ciencia moderna con figuras como Kepler, Galileo y Newton, a partir de una

nueva concepción del método científico que supone, en términos generales, una

renuncia al conocimiento de la esencia de las cosas y a la evidencia racional como



criterio de validez. A partir de este momento, la misión de la ciencia va a consistir

en analizar los fenómenos observables y tratar de explicarlos basándose en las

relaciones que existen entre ellos.

b) Una nueva concepción antropológica, a la que Descartes contribuyó

describiendo al hombre en dos dimensiones “Res cogitans” y “Res extensa, es

decir, integrado por mente y cuerpo (dualismo cartesiano). A partir de este nuevo

planteamiento, que tuvo un gran impacto, el objeto de estudio de la Psicología

pasaría a ser la “Res cogitans”, estudiando fenómenos observables, en este caso,

los mentales o psíquicos, por medio de la introspección.

La formulación más significativa de este periodo fue la Psicología

“asociacionista”, surgida del empirismo Inglés y que permanece vigente durante

los siglos XVII y XVIII. El asociacionismo es una concepción filosófica que

proviene de la antigüedad. Aristóteles observa que una idea tiende a evocar otra

idea en la mente, y enuncia lo que durante mucho tiempo serán las tres leyes

fundamentales de la asociación: semejanza, contraste y proximidad o contigüidad

en el espacio y en el tiempo.

Después de muchos siglos el asociacionismo adquiere una importancia

capital en la filosofía empirista inglesa. T. Hobbes y J. Locke afirman que todos

los conocimientos derivan de impresiones sensibles simples, vinculadas entre sí

por el proceso asociativo. Otros autores contribuyeron al desarrolló del empirismo

moderno llegando a convertirse en una corriente psicológica bien definida. Así, G.

Berkeley, aplica el principio asociativo a la percepción visual y D. Hume explica

también la percepción de la causalidad mediante el principio de la contigüidad

temporal. D. Hartley, en sus "Observaciones sobre el hombre" (1749), sistematiza

la doctrina asociacionista manteniendo como única ley la de contigüidad, a la vez

que extiende su validez más allá del ámbito tradicional de las sensaciones y de las

ideas hasta el ámbito de los movimientos del cuerpo, la imaginación, la emoción,

la actividad voluntaria y los sueños (Castelló, 2001).



Su método va a consistir en el estudio de la mente humana a partir del

análisis de los datos de la conciencia, mediante la introspección. Se trata de buscar

y aislar fenómenos psíquicos simples o elementales y mediante la asociación de

los mismos, explicar todo el acontecer psíquico; en este sentido se podría hablar

de un mentalismo mecanicista. Los asociacionistas sostienen que toda la

complejidad de la vida mental puede reducirse a las impresiones sensoriales, es

decir, a los componentes elementales de la conciencia en su vinculación con la

experiencia.

El segundo periodo en la evolución histórica del estudio de la inteligencia,

a partir de la segunda mitad del siglo XIX, coincide con el surgimiento de la

Psicología como disciplina independiente, siendo este un proceso complejo, cuyos

factores determinantes más significativos fueron los siguientes:

a) El clima ideológico y sociocultural favorable que supuso el

“positivismo” con su tendencia a naturalizar los conocimientos que se iban

adquiriendo sobre el Hombre.

b) El estancamiento de la psicología “asociacionista”, debido a la escasa

fiabilidad de los datos procedentes de la introspección.

c) La aparición de una nueva concepción antropológica a partir del

“evolucionismo” de Darwin. El impacto del evolucionismo en la Psicología

produce un acercamiento de esta a la Biología y a partir de aquí, los procesos

mentales se explican en tanto que instrumentos de adaptación al medio.

d) El nuevo planteamiento de la relación mente-cuerpo favorecido por el

evolucionismo y por el desarrollo de la fisiología y neurofisiología, junto a los

avances de la medicina, la neurología y la psiquiatría, ponen de manifiesto la

necesidad de estudiar conjuntamente mente y cuerpo.



e) La necesidad de un nuevo planteamiento del problema metodológico,

derivado de la escasa confianza en la validez de la introspección en el campo

científico, favoreció la adopción por la Psicología del método experimental de la

Fisiología.

En lo que afecta a la inteligencia, Darwin la consideraba un rasgo más,

capaz de contribuir a la adaptación y de ser heredada. En este sentido adoptaba

una posición cercana a la de Lamarck, en la cual sugería que las habilidades

adquiridas durante la vida adulta eran transmitidas a las siguientes generaciones

surtiendo un efecto acumulativo. Estos razonamientos, tal y como señala Castelló

(2001), actualmente desacreditados, fueron utilizados de manera literal por autores

influyentes como Herbert Spencer (1855), el cual introdujo la perspectiva

biológica de la inteligencia, vinculándola con las funciones orgánicas y la

evolución hacia la vida psíquica. En la línea de sus coetáneos, Spencer adoptó las

explicaciones asociacionistas aristotélicas que habían sido retomadas y

modificadas por Locke. También adopta el pensamiento lamarckiano en cuanto a

la heredabilidad de los aspectos adquiridos, llegando a plantear que las

asociaciones sistemáticas construidas por determinada generación eran

transmitidas a la siguiente en forma de relaciones establecidas previamente. Según

este razonamiento, cada nueva generación lo tenía más fácil para conseguir las

asociaciones básicas y podía dedicarse a la consecución de asociaciones más

complejas. Lo que se deduce de esto, según Spencer, es que estas mejoras

generacionales acaban formando clases, etnias y culturas superiores, que

reflejarían los individuos o grupos mejor adaptados.

Si situamos estos planteamientos en su momento histórico, es decir en el

de la época industrial y en un país como Inglaterra, primera potencia mundial y en

pleno auge colonialista, es fácil de entender que sirviesen como justificación de

las diferencias de clases en términos intelectuales y biológicos, del propio

imperialismo de las potencias europeas y de una de sus consecuencias, el

sometimiento y la esclavitud de países y personas. En este panorama y amparados



por la supuesta cientificidad del biologismo, se entiende como los planteamientos

eugenésicos prendieron y se incorporaron a la política social del momento.

Castelló (2001), ve en estas ideas lo que sería un “acceso recurrente a la metáfora

de los metales de Platón, con igual finalidad política”. Sin embargo, las ideas de

Platón no fueron llevadas a la práctica y por tanto podemos considerarlas

“idealistas”. Para Platón lo más importante en la ciudad y en el hombre sería la

Justicia. Por tanto, su Estado estará basado en una necesidad ética de justicia. La

justicia se conseguirá a partir de la armonía entre las clases sociales y, para los

individuos, en las partes del alma de cada uno. Platón decía que las sociedades

debieran tener una estructura tripartita de clases la cual respondía a una estructura

según el apetito, espíritu y razón del alma de cada individuo. Clasifica a los

ciudadanos dependiendo del metal del que estén compuestos: bronce o hierro,

plata, y oro. Se trata de una metáfora que sirve para explicar cómo las aptitudes

han de ser las que determinen a que clase social se pertenece. Lo normal es que

los hijos se parezcan a sus padres, aunque no tiene porqué ser así.

Las ideas de los filósofos de la Grecia clásica han sobrevivido, con el

mismo trasfondo hasta la actualidad. Así, los enfoques psicológicos iniciales sobre

la inteligencia están fuertemente impregnadas de las ideas filosóficas vigentes

desde la época clásica. No obstante, se puede considerar que los resultados del

estudio de la inteligencia en el ámbito teórico y sobre todo en el tecnológico y

empírico si han sido abundantes.

Continuando con la evolución histórica del estudio de la inteligencia, en el

marco de la psicología, hay que hacer mención al surgimiento de la psicología

experimental de la mano de Wundt a partir de 1874. Con los precedentes

inmediatos de la obra de Herbart y la psicofísica de Weber y de Fechner, que

favorecieron el surgimiento de la Psicología como disciplina independiente de la

filosofía. La posterior evolución del denominado estructuralismo de Wund va a

tener una gran repercusión en la representación de la inteligencia. La pervivencia

de la introspección (“controlada”) como método de estudio, así como el



elementalísimo-asociacionismo, estructuralismo, mentalismo, consciencialismo y

experimentalismo que constituyen los postulados de la psicología de Wund,

entraron rápidamente en crisis, sin que tuviese importantes repercusiones sobre la

teoría intelectual.

La primera reacción antiestructuralista, fue el funcionalismo; sus grandes

objetivos eran el estudio de los procesos mentales, sobre todo de la conciencia, y

la interacción global entre el organismo y el entorno. Los fenómenos psíquicos

son concebidos como instrumentos de adaptación y sirven de enlace entre el

medio ambiente y las necesidades del organismo. Brentano encabeza el

movimiento de la “psicología del acto”, frente a la “psicología del contenido” de

Wund. El funcionalismo americano constituyó la primera escuela de psicología en

Estados Unidos. Se caracterizaron por su pragmatismo, lo que en el caso de

Dewey le permitió abordar las aplicaciones educativas de la Psicología

funcionalista. En este sentido, se consideran autores aplicados, generadores de

tecnología, más que innovar teóricamente. En relación con la inteligencia, su

pragmatismo les llevó a relegar el funcionamiento intelectual al entorno escolar.

Sin embargo a nivel teórico si disponían de un marco explicativo en relación a la

inteligencia, que permitía su ubicación en un espacio interior, mental y cognitivo.

Esta circunstancia permitió la continuidad del concepto.

Por el contrario, la denominada psicología objetiva, antimentalista, al

centrase exclusivamente en lo observable (la conducta) y rechazar de forma

radical el estudio de los procesos mentales, por considerar que no son abordables

desde un punto de vista científico, supuso un cierto estancamiento a nivel teórico,

aunque no técnico, del estudio de la inteligencia.



1.3. TEORÍAS DE LA INTELIGENCIA

A continuación describiremos las teorías de la inteligencia propuestas por

los diferentes autores, partiendo de las teorías psicométricas, la teoría del

desarrollo de Piaget, teorías biológicas, así como las teorías cognitivas y del

procesamiento de la información, y terminando con las teorías más recientes de la

inteligencia y el desarrollo de la inteligencia artificial.

1.3.1. Teorías psicométricas

Las teorías psicométricas estarían divididas, según la clasificación de

Castelló (2001), en modelos monolíticos, modelos factoriales y modelos

jerárquicos en función de cómo los distintos autores proponen dividir la

inteligencia en factores.

Los modelos monolíticos consideran la inteligencia como un único factor

general, autores como Galton (1869); James MacKeen Cattell, (1890); Binet y

Simon, (1905) y Spearman (1927) defienden esta idea.

Los modelos factoriales no estarían a favor de que la inteligencia esté

compuesta por un factor general, sino por diferentes factores, Thurstone (1938)

propone su teoría basada en varias habilidades primarias y Guilford (1967)

propone su modelo de estructura del intelecto, con 120 factores separados y

organizados en tres dimensiones cuyas intercepciones dan lugar a cada aptitud.

A continuación cabe resaltar los modelos jerárquicos surgidos a partir de

los anteriores modelos, proponiendo una integración de ambos, mediante la unión

del factor “g” de inteligencia y una serie de factores de orden menor. Autores



como Burt (1940), Vernon (1950), Horn y Cattell (1966) y Carroll (1993)

defienden esta postura.

1.3.1.1. Modelos monolíticos

Paralelamente a las corrientes psicológicas antes comentadas y sin

adscribirse a ninguna de ellas, surgen las investigaciones de Galton. Este tiene

claras influencias de Darwin y de Spencer, convirtiéndose en un firme defensor de

las ideas del hereditarismo y la eugenesia. Sus planteamientos iniciales eran

simples: la inteligencia como responsable de la adaptación al entorno

(entendiendo dicha adaptación sobre todo como bienestar económico y posición

social) y una clara apuesta por el acceso a la inteligencia mediante la herencia

biológica, desdeñando el papel del ambiente, tal y como señala Castelló (2001).

La propia estructura social era un reflejo de la “capacidad natural” que la biología

daba a las personas, en forma de una supuesta “potencia” o “fuerza mental”.

A Francis Galton (1822–1911), se le considera un erudito autodidacta que

contribuyó a diferentes áreas de la ciencia tales como la psicología, la biología, la

tecnología, la geografía, la estadística o meteorología. Junto con Karl Pearson y

Walter Weldon, fue cofundador de la revista científica Biometrika. Es el fundador

de la psicometría y “padre” de la psicología diferencial. Ejerció una gran

influencia sobre la naciente psicología experimental americana y contribuyo a la

creación del Laboratorio de Eugenesia del University College, Londinense, cuyo

primer director fue Karl Pearson.

Realiza importantes contribuciones a la estadística, tales como el método

del rango, el error probable y la curva ojival, escalas percentiles y el método de

correlación, siendo su discípulo Karl Pearson quien desarrolló dicho método en su

forma definitiva.

http://es.wikipedia.org/wiki/1822

http://es.wikipedia.org/wiki/1911

http://es.wikipedia.org/wiki/Psicolog%C3%ADa

http://es.wikipedia.org/wiki/Biolog%C3%ADa

http://es.wikipedia.org/wiki/Tecnolog%C3%ADa

http://es.wikipedia.org/wiki/Geograf%C3%ADa

http://es.wikipedia.org/wiki/Estad%C3%ADstica

http://es.wikipedia.org/wiki/Meteorolog%C3%ADa

http://es.wikipedia.org/wiki/Karl_Pearson

http://es.wikipedia.org/wiki/Walter_Frank_Raphael_Weldon

http://es.wikipedia.org/wiki/Revista_cient%C3%ADfica

http://es.wikipedia.org/wiki/Biometrika



En 1869 publicó su primera obra Hereditary Genius, donde defiende la

alta heredabilidad de la inteligencia y de la genialidad, detectando una elevada

relación entre inteligencia superior y antecedentes familiares.

En su siguiente estudio, publicado en 1874 English Men of Science: their

Nature and Nurture, para demostrarlo, estudió a una serie de hombres eminentes.

Comprobó que los padres que presentaban características sobresalientes tendían a

tener hijos con iguales características, y pensó que esto debía explicarse

fundamentalmente en función de la naturaleza y no de la crianza.

A Galton le preocupaba además la medición de la inteligencia, y propuso

una técnica conocida como el método biométrico, que consiste en evaluar ciertas

características físicas como la fuerza con que se aprieta el puño, la circunferencia

del cráneo y el tiempo de reacción refleja.

Su investigación recibió numerosas críticas porque en lugar de utilizar

instrumentos formales de medida usó criterios de prestigio social, lo cual provocó

un sesgo considerable, ya que a finales del siglo XIX el reconocimiento social

estaba basado en factores sociales, económicos y culturales.

En líneas generales, las conclusiones de sus trabajos establecen que los

"genios" son individuos con una capacidad intelectual superior, gran energía y

fortaleza física, buena salud, perseverancia, hábitos comerciales, memoria, sentido

de la independencia y aptitud mecánica. En resumen un "genio" es aquel que

posee características excepcionales, aunque en diferentes combinaciones.

Actualmente, las ideas que Galton aportó sobre la capacidad intelectual

aún perduran, por ejemplo, la relación entre inteligencia y genialidad, inteligencia

y éxito social, inteligencia y heredabilidad.



James McKeen Cattell lleva las ideas de Galton sobre la medición de la

inteligencia, de Inglaterra a Estados Unidos, trabajó en el laboratorio de

psicología de la universidad de Columbia y divulga el enfoque psicofísico de la

teoría y medición de la inteligencia.

Cattell (1890) fue el primer investigador en utilizar el término de test

mental, propone cincuenta test psicofísicos en los cuales mide los tiempos de

reacción, presión dinamométrica, discriminación sensorial y memoria. Mediante

estos test, la finalidad era medir la capacidad mental y el estudio de las diferencias

entre los sujetos a partir de las respuestas que daban en dichos tests, por tanto

creía en los datos observables estando en desacuerdo con su maestro Wundt, que

estaba a favor de la introspección.

Alfred Binet continúa las investigaciones de Galton y de James McKeen

Cattell, sin embargo incide más en la práctica educativa a diferencia de Galton y

Catell que enfocaban sus investigaciones más desde el punto de vista científico.

Binet diseñó la primera medida práctica de la inteligencia dirigida a medir

las habilidades cognoscitivas: capacidad de atención, memoria, juicios morales y

estéticos, pensamiento lógico y comprensión de oraciones, en lugar de medir las

destrezas motoras y sensoriales, de evidente orientación biologicista. Dichos

factores intelectuales están implicados en el éxito de las actividades escolares.

Hacia la última década del XIX, el Ministerio francés de Educación

encarga a la Société Libre pour l´Ëtude Psycologique de lÉnfant, la elaboración

de unos procedimientos para seleccionar a aquellos escolares con carencias en sus

aptitudes académicas, para insertarlos en clases de atención especial para poder

adaptarse posteriormente al sistema educativo francés. Ello le hace dirigir sus

esfuerzos a una tarea más realista y práctica que la eugénesis de Galton.



Con este objetivo elabora junto con su alumno y colaborador el psiquiatra

Théodore Simon la conocida “Escala de Inteligencia Binet-Simon” publicada en

1905 y revisada en 1908, que permitía distinguir los atrasos escolares relacionados

con deficiencias intelectuales de los problemas de aprendizaje derivados de las

condiciones culturales, ambientales o problemas afectivos. Binet parte de que

según el niño crece, se incrementa su capacidad mental, esto le hace acuñar el

concepto de edad mental.

Rechazó el método biométrico propuesto por Galton proponiendo un

método de ejecución en el cual la inteligencia se calculaba sobre la base de tareas

que exigían comprensión, capacidad aritmética, dominio del vocabulario, etc.

Para ello entrevista y examina a grupos de escolares parisinos para

concretar las capacidades intelectuales características de niños de diferentes

edades. Seleccionó los ítems que aproximadamente habían respondido las tres

cuartas partes de niños de esa edad. Se supone que un niño de 4 años con un

promedio de inteligencia tiene una edad mental de 4 años.

Esta es otra aportación importante de Binet, es decir, el concepto de edad

mental, o capacidad promedio que se supone posee un individuo y en particular un

niño en una edad determinada. La edad mental puede coincidir o no con la edad

cronológica. Así, podía evaluar la inteligencia en función de la edad del niño.

Este concepto llevó más adelante al de cociente de inteligencia. Utilizó un

criterio estadístico para medir la inteligencia y le llamó Cociente de Inteligencia

(CI), que se calcula dividiendo la edad mental entre la edad cronológica y

multiplicando por cien.

Según Binet y Simon, el pensamiento inteligente estaría compuesto por

tres elementos diferenciados: dirección, adaptación y crítica. La dirección consiste

en saber lo que hay que hacer y cómo hacerlo. La adaptación hace referencia a la



elección y seguimiento de una estrategia a lo largo de un proceso. La crítica o

control es la capacidad de las personas para poner en tela de juicio sus propios

pensamientos y acciones (Sternberg et al., 2011).

Es interesante constatar que para Binet, la inteligencia no es algo

inamovible, es decir no es fija, ni invariable pues el argumentaba que mediante la

instrucción adecuada se podría desarrollar e incrementar la inteligencia. Esta idea

ha tenido múltiples detractores (Cronbach, 1984).

Las denominadas pruebas de inteligencia desarrolladas por Binet y Simon,

tuvieron un gran éxito, traduciéndose al inglés, siendo actualmente unas de las

más usadas para medir inteligencia después de muchas revisiones.

A diferencia de Binet, que estaba enfocado a la detección de personas con

baja capacidad intelectual, Terman estudia la superdotación. Para ello realizó la

adaptación americana de la escala de Binet y Simon y ésta pasó a llamarse Escala

de Inteligencia Stanford-Binet, y la empleó para identificar a aquellos escolares

que mostraran un CI superior a 130.

El estudio de Terman tuvo dos finalidades: comparar la estabilidad de la

inteligencia a lo largo de la vida del superdotado y demostrar la relación entre la

inteligencia y el rendimiento. Las investigaciones realizadas por Terman se

convirtieron en un punto de referencia imprescindible para el estudio de la

superdotación (Terman & Oden, 1959).

Los trabajos de Binet y Galton también tuvieron influencia en la teoría de

Spearman, que reconoce al igual que Galton una inteligencia general, biológica y

única. Spearman (1927), creador del análisis factorial, propone en su teoría dos

clases de factores en la inteligencia humana: un factor general, que domina el

rendimiento intelectual, y un conjunto de factores específicos con relevancia en

tareas concretas. Para este autor, un solo factor de la inteligencia era el



responsable de aquello que se da en común en los esfuerzos intelectuales de todas

las tareas, es decir, creía en la existencia de una ley de la “unidad universal de la

función intelectual” (Brand, 1996; Jensen, 1998, 2006; Sternberg et al., 2011).

Por tanto, promueve la idea de la existencia de un factor “g” o habilidad

general de la inteligencia que es necesaria para realizar cualquier actividad

intelectual, dicha habilidad general sería común a todas las personas. También

cabe destacar los factores específicos “s” que tiene cada individuo para desarrollar

tareas concretas.

Spearman defendía que el factor “g” está basado en el concepto de la

energía mental, que conduce la habilidad para hacer el trabajo intelectual,

mientras que los factores específicos dependen del aprendizaje, siendo activados

por el factor “g” (Almeida, 1988b).

Otras de sus contribuciones fue el coeficiente de correlación ordinal, que

consiste en correlacionar dos variables por rangos en lugar de medir el

rendimiento separado en cada una de ellas.

1.3.1.2. Modelos factoriales

Los modelos factoriales defienden la idea de que existen varios factores

que definen la inteligencia, a diferencia de los modelos monolíticos, que

consideraban la inteligencia como un único factor general. Autores como

Thurstone (1938) y Guilford (1967) defienden esta perspectiva multidimensional,

que incluye diferentes tipos de habilidades.

Thurstone, especialista en psicometría, fue pionero en el desarrollo de

nuevas técnicas para medir las cualidades mentales. Fue el creador de la Ley del



Juicio Comparativo, que consiste en un sistema de ecuaciones que permiten

estimar el valor de un conjunto de estímulos. Y creó la escala Thurstone para la

medición de actitudes. Concibió la inteligencia como una combinación de varias

capacidades distintivas, identificó las habilidades mentales primarias, y

empleando una nueva técnica para la medición como el análisis factorial múltiple,

argumentó que siete habilidades primarias independientes explicaban mejor el

funcionamiento intelectual que un factor general de inteligencia. Las habilidades

primarias identificadas fueron: comprensión verbal (la habilidad para entender la

información verbal), fluidez verbal (la habilidad para producir material verbal

rápido), números (la habilidad para hacer aritmética rápidamente y solucionar

problemas matemáticos), memoria (la habilidad para recordar diferentes tipos de

material, como letras, palabras, números e imágenes), velocidad de percepción (la

velocidad con la cual son organizadas las letras, los números, y objetos),

razonamiento inductivo (captar ideas generales a partir de casos específicos),

visualización espacial (la habilidad para rotar objetos, solucionar puzles y

visualizar formas) (Thurstone & Thurstone, 1941). Estas habilidades mentales

primarias se utilizaron posteriormente para la creación del Test de Aptitudes

Mentales Primarias (PMA).

Sus aportaciones ayudaron a comprender las diferencias intraindividuales

observadas en el desempeño frente a pruebas de inteligencia general, permitiendo

la construcción y mejora de tests de inteligencia, de personalidad e intereses, entre

otros aspectos psicológicos. Aunque Thurstone no incluyo el factor “g” en las

habilidades mentales primarias, después otros investigadores realizaron análisis

factoriales e indicaron que el factor “g” podría estar extraído de las habilidades

primarias (Anderson, 1992; Cattell, 1987; Gardner, Kornhaber & Wake, 1996)

Realizó y publicó varias escalas de actitud que pretendían medir la

influencia de la propaganda en los prejuicios del hombre. También se interesó por

la medición del aprendizaje e intentó expresar a través de unidades absolutas el

desarrollo del aprendizaje. Se interesó también por las características de la



personalidad y elaboró un test de tendencias psiconeuróticas. Fundador y director

de la revista Psicometrika, entre sus obras destacan The nature of intelligence

(1924) y Vectors of the mind (1935).

Los trabajos de Guilford (1967) se plantean como una continuidad de los

de Thurstone e inicialmente giran en torno a la construcción de tests psicométricos

(a veces experimentales), para evaluar las aptitudes primarias tales como la

aptitud espacial, la capacidad numérica, la memoria, la planificación, etc.

Guilford propone el modelo de la estructura del intelecto, con 120 factores

separados (Guilford, 1967). Los factores se organizan en tres dimensiones o

categorías (operaciones, productos y contenidos) cuyas intercepciones dan lugar a

cada aptitud.

Las Operaciones son procesos mentales que el organismo realiza con la

información que recibe, y consta de: evaluación, producción convergente,

producción divergente, memoria y cognición:

- Evaluación: Es la operación por la cual decidimos “si” o “no”, o en qué

grado acerca de una determinada proposición.

- Producción Convergente: Es la capacidad para crear información a partir

de información dada. Consiste en recuperar de la memoria un elemento (idea u

objeto) que cumpla una serie de requisitos.

- Producción Divergente: Se refiere a la capacidad para generar

alternativas nuevas y lógicas. Esta actividad es considerada por muchos autores

como el auténtico núcleo cognitivo de la creatividad.



- Memoria: Consiste en el almacenamiento de la información en la

memoria. Habitualmente, se da un texto al sujeto que lo estudia y después de un

intervalo corto de tiempo, deberá recordar todo aquello que pueda.

- Cognición: Capacidad para descubrir, conocer o comprender unidades de

información. Extracción de significado de la información recibida.

Los Contenidos se refieren a los tipos de información con el cual se

trabaja. Los tipos de contenidos son: figurativo, simbólico, semántico, conductual:

- Figurativo: Información que se percibe directamente del exterior (o bien

se recupera de la memoria) en forma de imagen.

- Simbólico: Información que es tratada en forma de signos indicativos que

no tienen significado por sí mismos. Son informaciones que se manejan como

monedas o fichas que se pueden combinar entre sí.

- Semántico: Significados relaciones con símbolos principalmente

contenidos en el lenguaje verbal.

- Conductual: Información implicada en las interacciones entre individuos,

en los gestos o expresiones, intenciones, etc.

Los Productos son todas las formas en que se puede expresar el individuo

a partir de las informaciones procesadas por distintas operaciones. Los tipos de

productos son: unidades, clases, relaciones, sistemas, transformaciones e

implicaciones:

- Unidades: Una entidad como puede ser un objeto, una palabra, una idea,

un dibujo, etc.



- Clases: Es un producto formado por un conjunto de unidades que son

similares, son conjuntos de ítems que se agrupan, ya que comparten atributos

entre ellos.

- Relaciones: Una conexión observable entre elementos, por ejemplo, dos

nombres que están ordenados alfabéticamente, la relación familiar entre parientes,

etc.

- Sistemas: Conjuntos de tres o más elementos de información organizados

de forma interactiva.

- Transformaciones: Cualquier cambio en un elementos de información ya

dado.

- Implicaciones: Elementos de información que son sugeridos por otros

elementos de información dados.

Las 120 combinaciones posibles de las cinco operaciones, los cuatro

contenidos y los seis productos son la representación de la “estructura de la

inteligencia”.

Cabe destacar, que Guilford fue el primero que clasificó la creatividad

como una característica independiente a la inteligencia (cociente intelectual).

Posteriormente, se introdujo la creatividad como cualidad de la inteligencia.

Su modelo es un antecedente de los enfoques cognitivos de la inteligencia,

donde se valoran los procesos o componentes cognitivos que subyacen a la

actividad intelectual.

Castelló (1992) considera que el modelo de la Estructura del Intelecto de

Guilford es el más importante de los modelos factoriales, debido a la ampliación



definitiva de los componentes de la inteligencia, incluyendo aspectos no

implicados en las actividades escolares, como la creatividad o producción

divergente y la inteligencia social.

El modelo de Guilford es el que mayor impacto ha tenido en las

concepciones intelectuales de la inteligencia y del talento. Las críticas a sus

planteamientos surgen a partir de la realización de estudios por medio del análisis

factorial confirmatorio de diferentes modelos propuestos por Guilford,

observándose que el grado de ajuste de estos modelos no permitía justificar la

pretendida independencia de los factores.

Sin embargo, el modelo de Guilford se considera inadecuado para explicar

la estructura de la inteligencia por su discordancia con la mayoría de modelos

factoriales. De forma que la mayoría de tests de aptitudes diseñados por el autor

tienen muy baja fiabilidad. Por lo general, los estudios de Guilford se basaban en

muestras de militares de la Air Force de los Estados Unidos. Y algunos tests

utilizados para medir las aptitudes no corresponden a tests de capacidad

intelectual en sentido estricto.

1.3.1.3. Modelos jerárquicos

Los modelos jerárquicos estarían representados por autores como Burt

(1940), Vernon (1950), Horn y Cattell (1966), y Carroll (1993), que integran la

idea del factor general “g” y de los que defienden los factores de grupo. Estos

autores afirman la existencia del factor “g”, pero le añaden una serie de factores

de orden menor. Tuvieron en cuenta el factor general propuesto por Spearman y

las aportaciones de las aptitudes intelectuales a las diferencias humanas en

inteligencia.



Burt destaca que la inteligencia es heredable y para ello realiza estudios

con gemelos que son criados en familias diferentes, para comprobar si la

inteligencia cambia con respecto al entorno donde son educados, o no depende del

entorno, sino que es de carácter hereditario. Concluye diciendo tras sus estudios

que la inteligencia se hereda y que no influye el contexto. Más tarde, se

comprobaron los estudios realizados por Burt, resultando ser fraudulentos, debido

a la escasa fiabilidad de los datos que recogía.

Vernon (1950) presenta su teoría jerárquica que está basada en análisis

factoriales de la estructura de las habilidades intelectuales humanas. La estructura

que presenta está dividida en cuatro niveles. Esta teoría está representada por un

factor general y factores de grupo, contiene la teoría de Spearman de dos factores

(que no tenían factores de grupo) y la teoría multifactorial de Thurstone (que no

tienen un factor general).

En el modelo de Vernon está incluido el factor “g”, que explica parte de la

varianza en todos los tests. En la cima del modelo aparece el factor “g” de

Sperman, en el siguiente nivel hay dos factores de grupo mayores, uno verbal-

educativo (v:ed), que mide la inteligencia verbal en los test y depende de la

manipulación de las palabras, y otro factor perceptivo-mecánico (k:m) que mide la

inteligencia espacial en los tests.

Estos factores se dividen en factores de grupo de carácter menor (que son

similares a los factores primarios de Thurstone). Y en el último nivel están los

factores específicos, relacionados con las habilidades específicas para responder a

cada test.

En una formulación posterior de su modelo, Vernon propone correlaciones

entre factores, especialmente los relacionados con los dominios educacionales.

Las habilidades científicas y técnicas, por ejemplo, estarían relacionadas con



habilidades espaciales, mecánicas y numéricas (Almeida, Guisande & Ferreira,

2009; Anastasi, 1990).

Al igual que Vernon, Raymond Cattell y John Horn proponen una teoría

jerárquica basada en dos grandes factores, es decir, dos tipos de inteligencia, la

inteligencia cristalizada (Gc) y la inteligencia fluida (Gf) (Horn & Cattell, 1966).

La inteligencia cristalizada hace referencia a lo que la persona sabe y ha

aprendido, es decir, capacidades basadas en la habilidad intelectual debido a la

aculturación de las personas. La inteligencia fluida es el manejo por parte de la

persona de situaciones nuevas y distintas, es decir, la resolución de problemas, y

está referido al factor general de Spearman.

Cattell afirma que el ambiente ejerce influencia en el funcionamiento

intelectual, de forma que la inteligencia fluida estaría compuesta por los procesos

que eran “libres de cultura”, que no dependen de la adquisición de instrumentos

culturales como puede ser el lenguaje, ni tener conocimientos acerca de objetos y

reglas, es decir se corresponde con la inteligencia “natural”. Sin embargo, la

inteligencia cristalizada implicaba elementos culturalmente adquiridos ya sea

mediante la escuela, por los padres, etc, por tanto la inteligencia cristalizada se

corresponde a la “inteligencia cultural” (Castelló, 2001).

Horn y Noll (1994) amplían la teoría de Cattell añadiendo ocho factores

además de la inteligencia fluida (Gf) y la inteligencia cristalizada (Gc), que

forman parte de la teoría Gf-Gc, por tanto, estaría compuesta por: inteligencia

fluida (Gf), inteligencia cristalizada (Gc), conocimientos cuantitativo (Gq),

almacenamiento y recuperación a largo plazo (Glr), memoria a corto plazo (Gsm),

velocidad de procesamiento (Gs), velocidad de decisión correcta (CDS),

procesamiento auditivo (Ga), procesamiento visual (Gv), y lectura y escritura

(Grw).



Tal y como resume Almeida et al. (2009), la inteligencia fluida (Gf) es la

capacidad para aprender las relaciones entre los estímulos y comprender las

implicaciones entre los estímulos, sobre todo en tareas nuevas y complejas.

- La inteligencia cristalizada (Gc) es la capacidad para adquirir con

profundidad el conocimiento de una cultura.

- El conocimiento cuantitativo (Gq) es la capacidad para usar

información cuantitativa y para manipular símbolos numéricos.

- El almacenamiento y recuperación a largo plazo (Glr) es la capacidad

para almacenar información en la memoria a largo plazo durante un

largo periodo de tiempo y para recuperarla más tarde a través de

asociaciones.

- La memoria a corto plazo (Gsm) es la capacidad para mantener en

consciencia la información y recuperarla unos segundos después.

- La velocidad de procesamiento (Gs) es la capacidad para captar de

forma rápida y realizar tareas simples.

- La velocidad de decisión correcta (CDS) es la capacidad para decidir

rápidamente y responder con precisión a tareas de dificultad moderada.

- El procesamiento auditivo (Ga) es la capacidad para percibir patrones

de sonidos y para mantener la conciencia del orden y el ritmo de los

sonidos en condiciones de distracción y distorsión, además de

comprender las relaciones entre grupos de sonidos.

- El procesamiento visual (Gv) es la capacidad para percibir y manipular

símbolos variando la forma e identificando variaciones en su

configuración espacial.

- La lectura y la escritura (Grw) se refieren a habilidades de

comprensión de textos y de expresión escrita.

Un modelo jerárquico basado en análisis de datos de estudios analítico-

factoriales es el que propuso John Carroll (1993, 1994), que se denomina teoría de

los tres estratos. En este modelo, el nivel superior (statum III) se corresponde con



el factor general, el segundo nivel (statum II) está compuesto por ocho habilidades

cognitivas, y en el nivel inferior (statum I) están los factores específicos.

Los factores de segundo orden identificados fueron: Factor Gf

(inteligencia fluida) asociado a los procesos y capacidades básicas para realizar

actividades que tienen poca dependencia del aprendizaje y la aculturación. Factor

Gc (inteligencia cristalizada) que representa las capacidades asociadas a los

conocimientos y aprendizajes resultantes de la aculturación. Factor Gy (memoria

general y aprendizaje) es la capacidad general de memorización de información.

Factor Gv (percepción visual general) es la capacidad general para aprender y

visualizar formas espaciales. Factor Gu (percepción auditiva) es el factor asociado

a tareas de percepción auditiva. Factor Gr (capacidad general de recuperación) es

la capacidad para recuperar la información de forma rápida de la memoria de

largo plazo. Factor Gs (velocidad) es la capacidad asociada a la velocidad de

actividades cognitivas y de desempeño. Y Factor Gt (rapidez de decisión) es la

reacción rápida a un problema mediante la capacidad de decisión (Almeida et al.,

2009).

Cabe decir que la teoría jerárquica de Carroll y la teoría de Gf-Gc de Horn-

Cattell se han agrupado en la teoría de Cattell-Horn-Carroll o CHC (Flanagan,

McGrew & Ortiz, 2000; Flanagan & Ortiz, 2002).

La teoría CHC se encuentra agrupada por tres estratos: el factor de tercer

orden hace referencia al factor general de inteligencia, los factores de segundo

orden son diez y están reflejados en el Estrato II son: inteligencia fluida (Gf),

conocimiento cuantitativo (Gq), inteligencia cristalizada (Gc), lectura y escritura

(Grw), memoria y aprendizaje (Gsm), procesamiento visual (Gv), procesamiento

auditivo (Ga), almacenamiento y recuperación de la memoria a largo plazo (Glr),

velocidad cognitiva general (Gs), y velocidad de procesamiento (rapidez de

decisión) (Gt).



Los factores específicos se sitúan en el estrato I y están referidos a los

procesos básicos de razonamiento y otras actividades mentales que dependen del

aprendizaje y del marco cultural. Algunos de estos factores son, por ejemplo,

razonamiento deductivo o inductivo, razonamiento numérico, fluidez verbal,

memoria de trabajo, memoria visual, relaciones espaciales, velocidad perceptiva,

etc.

La contribución principal de las teorías jerárquicas está en la identificación

de factores de segundo orden y su validación a través de los tests de inteligencia.

La teoría CHC ha influido bastante en el desarrollo de los tests de inteligencia

actuales, como en la quinta edición del Stanford-Binet (SB-5; Roid, 2003), en la

segunda edición de la Batería de evaluación de Kaufman para niños (KABC-II;

Kaufman & Kaufman, 2004) y en la tercera edición de la batería de Woodcock-

Johnson (WJ-III; Woodcock, McGrew & Mather, 2001) (Sternberg et al., 2011).

1.3.2. La teoría evolutiva de Piaget

Piaget es uno de los más importantes investigadores en cuanto al

desarrollo de la inteligencia infantil, es conocido por sus demostraciones de las

diferencias entre las mentes infantiles y las de los adultos, además analiza la

evolución de la mente de los niños con una serie de etapas hasta la adolescencia.

Considera la inteligencia como un sistema de operaciones que permiten

convertir el pensamiento en acción. Además con la edad cambian la estructura de

organización interna de la inteligencia y la forma en que la inteligencia se

muestra.

Cuando define la inteligencia tiene en cuenta dos aspectos: función de

adaptación y estructura. La función de adaptación en la inteligencia es la misma



que en otras actividades biológicas. Para Piaget (1972), adaptarse implica

asimilar el entorno a las propias estructuras, fisiológicas y cognitivas, y acomodar

las estructuras mentales, también fisiológicas y cognitivas, para incluir aspectos

nuevos de ese entorno.

La función de estructura requiere un equilibrio progresivo de los procesos

de asimilación y de acomodación, por tanto la cognición se desarrolla a partir de

las acciones de asimilación y acomodación al mundo exterior.

La asimilación consiste en ajustar las nuevas experiencias en las

estructuras cognoscitivas preexistentes (esquemas schemata); el acomodamiento

es la modificación de estos schemata como resultado de la experiencia. Al

interactuar con el ambiente, un niño en crecimiento crea schemata de modo que

funcionen como mapas explicativos y guías para el comportamiento (Aiken,

2003). Podemos decir que conforme el sujeto va efectuando su adaptación por

procesos de interacción con el medio, su conducta será cada vez más compleja

desde el punto de vista cognitivo y como tal, más inteligente (Almeida, 1988b;

Sternberg & Prieto, 1997).

Piaget parte de tres suposiciones para explicar la naturaleza del desarrollo

humano. En primer lugar, hay cuatro factores que explican el fenómeno de

desenvolvimiento (Piaget & Inhelder, 1979): maduración, experiencia con el

mundo exterior, interacción con el mundo social, y equilibrio.

La maduración del sistema nervioso se relaciona con un proceso

madurativo de creciente diferenciación de los diferentes componentes del sistema

nervioso, particularmente los mecanismos reflejos de adaptación que ocurren en el

primer mes de vida, cuya maduración se prolonga hasta el inicio de la

adolescencia.



La experiencia con el mundo exterior se relaciona con la acción del sujeto

sobre los objetos. La interacción con el mundo social se relaciona con las

experiencias sociales del sujeto. Y el equilibrio es un mecanismo interno del

individuo que tiene la función de permitir y orientar el desenvolvimiento

cognitivo gestionando y confrontando las estructuras previas con nuevas

exigencias de las situaciones.

En segundo lugar, Piaget señala que el desarrollo intelectual tiene como

resultado la aparición de fases evolutivas y que siguen un orden secuencial, cada

fase posterior incluye y amplía los logros de la anterior.

En tercer lugar, aunque el ritmo de desarrollo puede variar de un niño a

otro, consideró que las fases en sí mismas y su orden secuencial eran universales

(Sternberg et al., 2011).

Para estudiar la inteligencia, Piaget al igual que Binet, observa la actuación

de la persona, y a diferencia de Binet se fija por qué la persona actúa de esa forma,

y tiene en cuenta la estructura subyacente a las acciones del sujeto. Además

argumenta que los niños tienen estructuras lógicas coherentes diferentes de las

que subyacen al pensamiento de los adultos. Estas estructuras están formuladas en

distintas etapas del desarrollo y el niño va evolucionando de una etapa a la

siguiente de acuerdo al paso de los años, de forma que reorganizan y amplían las

estructuras cognitivas de la etapa anterior mediante la adaptación, para alcanzar

las estructuras subyacentes de la próxima etapa. Las etapas del desarrollo

propuestas por Piaget son: la etapa sensoriomotora (del nacimiento hasta 2 años),

preoperacional (de 2 a 7 años), operaciones concretas (de 7 a 11 años) y

operaciones formales (de 11 a 15 años).

En la etapa sensoriomotora es donde los niños utilizan los sentidos y las

aptitudes motoras para entender el mundo, aprende la permanencia del objeto,

pero no tiene capacidad de representación simbólica. En la etapa preoperacional el



niño utiliza el pensamiento simbólico del lenguaje y las imágenes, tiene lugar el

desarrollo del lenguaje. El pensamiento es egocéntrico, viendo la realidad desde

su perspectiva. Su razonamiento es todavía subjetivo e intuitivo. En la etapa de las

operaciones concretas el niño puede razonar con lógica sobre problemas

concretos, sin embargo no puede razonar sobre ideas abstractas. Comprenden los

conceptos básicos de la conservación, el número, la clasificación. En la etapa de

las operaciones formales los adolescentes son capaces de lograr la abstracción

sobre conocimientos concretos, y pueden pensar en situaciones hipotéticas y

especular tanto sobre lo posible como lo real.

1.3.3. Teorías biológicas

A raíz del interés por el estudio del cerebro de Einstein, entre los

científicos afloró la creencia de que las personas con una inteligencia

extraordinaria pueden tener diferencias físicas o fisiológicas con respecto a los

demás. Pudiera ser que el cerebro de Einstein fuera igual al de las demás personas,

pero que funcionara de forma diferente. Por tanto, la inteligencia podría reflejar

una propiedad biológica en los seres humanos y su sistema nervioso contribuye a

las potencialidades o las limitaciones intelectuales.

Los investigadores desde siempre han mostrado interés por analizar el

cerebro. En el siglo XIX se desarrolló la frenología mediante la cual los

anatomistas querían examinar el intelecto humano a partir de la medida y la forma

del cráneo. Para ello midieron las regiones del cráneo y establecieron relaciones

entre ellas, el objetivo que tenían era relacionar la medida del cerebro con la

conducta y el pensamiento humano. La frenología acabó siendo desacreditada

porque no se disponía de los medios adecuados para evaluar y medir el cerebro.



A la misma vez que los anatomistas intentaban descubrir la estructura del

cerebro, otros investigadores estudiaban su funcionamiento. Parten de la idea de

que la inteligencia podría estar más relacionada con el funcionamiento de centros

nerviosos específicos que con el tamaño y la forma del cerebro, de forma que

intentan analizar el cerebro cuando el individuo está haciendo una actividad

cognitiva y compararlo con el funcionamiento de esas partes del cerebro en otros

momentos donde el sujeto realiza alguna actividad diferente (Basso, DeRenzi,

Faglioni, Scotti & Spinnler, 1973; Gardner et al., 1996; Luria, 1966; Zaidel,

Zaidel & Sperry, 1981).

Cabe señalar el importante papel que tiene la genética como uno de los

factores que inciden en una alta inteligencia. Los investigadores que estudian la

genética utilizan estudios de la familia, los gemelos y la adopción para observar

como varía la inteligencia de los familiares que son criados juntos o separados. El

propio Galton inició el estudio de la genética investigando familias en las que

destacaban genios como los Darwin o los Huxley, para observar el grado de

semejanza genética.

Otros autores como Jensen, influido por Burt, defiende que la inteligencia

viene determinada genéticamente. Afirma que las diferencias individuales en la

inteligencia eran heredables, de forma que las diferencias entre la raza negra y la

caucásica, probablemente también tenían un componente genético.

Jensen planteaba cuanto podíamos mejorar el cociente intelectual y el

logro académico y expresaba su idea de que las diferencias raciales en la

inteligencia eran algo genuino, se debían a factores hereditarios y no eran

esencialmente susceptibles de cambio. El autor, llegaba a proponer un medio

(rutinario) para educar a los estudiantes de bajo potencial intelectual y otro (más

activo y desafiante) para los más prometedores.



El método de Jensen (1969) tuvo poco eco en el resto de la comunidad

científica y educativa y este autor dedicó la mayor parte de sus investigaciones

posteriores al estudio de las bases biológicas de la inteligencia general o “g”

(Gardner et al., 1996).

1.3.4. Teorías cognitivas

Las teorías cognitivas inciden en el estudio de los procesos mentales que

utilizan las personas para adquirir la información y resolver problemas, a

diferencia de las teorías psicométricas, que para estudiar la inteligencia se basaban

en los factores. Dichas teorías explican que la inteligencia está formada por

componentes de procesamiento de la información y se diferencian unas de otras

en los niveles de procesamiento de dicha información y en los tipos de tareas que

utilizan para analizarlos.

Para ello, analizaremos las teorías del procesamiento de la información, y

después comentaremos las teorías más recientes de la inteligencia basadas en

componentes cognitivos, en la que destacamos la teoría de las Inteligencias

Múltiples de Gardner, la teoría triárquica de Sternberg, la teoría de la inteligencia

y el desarrollo cognitivo de Anderson, el trabajo bioecológico del desarrollo

intelectual de Ceci, y la teoría de la inteligencia artificial.

1.3.4.1. Teorías del procesamiento cognitivo

Las teorías del procesamiento cognitivo de la información pretenden

explicar la forma en que las personas representan y procesan mentalmente la

información (Pretz & Sternberg, 2005). Para explicar como sucede el



procesamiento de la información en seres humanos, se utilizan simulaciones y

programas informáticos, para así poder comprender como se procesa la

información durante el desarrollo de distintas clases de tareas.

Por tanto, los defensores cognitivos coinciden en que el comportamiento

del sistema de procesamiento humano de la información es el resultado de

distintas combinaciones de los procesos mentales.

Los cognitivistas defienden que la unidad fundamental es el componente

del procesamiento de la información, a diferencia de los defensores de la teoría

psicométrica que explican que el factor es la unidad fundamental del

comportamiento intelectual (Sternberg et al., 2011).

Por un lado, existen investigadores que pretenden explicar la inteligencia

en cuanto a velocidad absoluta de procesamiento de información sin que

interfieran otras variables, y por otro lado, hay investigadores que no tienen tan en

cuenta esta velocidad absoluta e inciden en la resolución de problemas. A

continuación, trataremos las teorías que explican la inteligencia a partir del

procesamiento de la información según Sternberg et al. (2011).

La velocidad pura

Hay autores que defienden que la inteligencia se mide mediante la

velocidad pura de procesamiento de la información, y para ello utilizan tiempos

de reacción simples y tareas similares. Para medir los tiempos de reacción simples

se le pide al sujeto que responda de forma sencilla y única y lo más rápido posible

cuando se le presenta un estímulo.

Galton (1883) y Cattell (1890) utilizaban este paradigma para la medición

de la inteligencia. No obstante, diversas investigaciones han analizado que los

niveles de correlación entre medidas de tiempo de reacción simple y distintas



medidas psicométricas de la inteligencia eran bajas. Esto quiere decir que hay una

relación muy débil entre el tiempo de reacción simple para medir la inteligencia y

otras medidas estándar para la medición de la misma.

El tiempo de inspección

Investigadores como Ian Deary y Laura Stough (1996) plantean la

medición del tiempo de inspección para explicar las diferencias individuales en

inteligencia. Un ejemplo en el cual se mide el tiempo de inspección es aquel en el

que el sujeto debe mirar dos líneas verticales de diferente longitud y tiene que

indicar cuál es más larga. Por tanto, el tiempo de inspección consiste en la

cantidad de tiempo que un sujeto necesita de media para diferenciar cuál es la

línea de mayor longitud, por ello es más inteligente aquella persona que tarda

menos tiempo en decir qué línea es más larga.

La diferencia para medir el tiempo de inspección con respecto al tiempo de

reacción, es que las dos líneas se muestran durante distintos intervalos de tiempo,

y la puntuación del sujeto sería el intervalo de tiempo en el que alcanza un

determinado número de aciertos.

La velocidad de elección

La velocidad de elección hace referencia a la toma de decisiones frente a

estímulos simples, es la variante más complicada de las teorías de la velocidad de

procesamiento, ya que la inteligencia no proviene solamente de la velocidad pura

sino de la velocidad de elección entre estímulos.

Consiste en presentar al individuo un estímulo de entre un conjunto de

estímulos posibles, cada uno de los cuales requiere una respuesta diferente. El

individuo tiene que seleccionar la respuesta correcta lo más rápido posible

después de la exposición al estímulo (Sternberg et al., 2011).



La velocidad de acceso

Según Hunt (1978, 1980), las diferencias individuales en inteligencia

verbal se pueden medir en las diferencias de velocidad de acceso a la información

verbal en la memoria a largo plazo. Es decir, los sujetos cuanto más rápido

accedan a la información, se pueden beneficiar más del tiempo de exposición a la

información presentada, y rinden más a la hora de ejecutar una variedad de tareas

verbales.

Un estudio realizado por Hunt, Lunneborg y Lewis (1975) en el cual

querían probar la velocidad de acceso, propusieron una tarea de comparación de

letras que ya había sido utilizada por Posner y Mitchell (1967) en sus

investigaciones. Esta tarea consiste en presentar a los individuos distintos pares de

letras (AA, Aa, Ab, Aa) y tenían que decir lo más rápido posible la coincidencia

de las letras, es decir que podían coincidir siendo la misma letra (“Aa”) pero

diferentes físicamente, o diferentes letras (“Ab”) y diferentes físicamente.

Se plantearon dos condiciones experimentales, una en la que los

individuos debían responder si las letras eran iguales físicamente (por ejemplo,

“AA”, “BB”), y la otra condición si las letras eran iguales pero físicamente

diferentes (como por ejemplo “Aa, Bb).

El objetivo era medir la diferencia entre los promedios del tiempo

conseguido por cada individuo en cada una de las condiciones, y esto sería el

tiempo que necesitaría en acceder a la información, sin que interfiera la velocidad

pura de respuesta que estaría representada por el tiempo empleado en la

coincidencia física de las letras, porque requiere menos esfuerzo mental.

Los resultados encontrados en las tareas de comparación de letras eran que

correlacionaban con el CI con valores entre bajos y moderados, aunque esto sólo

es una parcela de lo que miden los tests psicométricos de la inteligencia.



La memoria de trabajo

La capacidad que tiene una persona para manipular y almacenar la

información que le llega en la memoria de trabajo tiene un papel muy importante

en la inteligencia, aunque evidentemente la inteligencia no está compuesta

únicamente por la memoria de trabajo.

Componentes de razonamiento y solución de problemas

Con la influencia de las tres leyes cognitivas de Spearman, investigadores

como Robert Glaser, James Pellegrino, Herbert Simon y Robert Sternberg,

inciden en el razonamiento y la resolución de problemas, es decir entienden la

inteligencia mediante procesos o componentes que utilizan los individuos para

resolver problemas.

Las tareas que utilizan para observar las diferencias individuales en el

procesamiento de la información, consisten en analogías, series incompletas o

silogismos. Las diferencias individuales se van a ver reflejadas en la capacidad

que tiene cada persona para efectuar los procesos necesarios para la resolución de

dichos problemas. Existen dos tipos de procesos implicados, los procesos

resolutivos y los procesos ejecutivos (Sternberg et al., 2011).

Los investigadores que defienden la inteligencia en cuanto a procesos

resolutivos, intentan descubrir los procesos que usan los individuos en la

resolución de problemas desde el momento en que ven el problema por primera

vez hasta que dan una respuesta, se tiene en cuenta la forma en que los sujetos

planifican, controlan y evalúan su rendimiento cuando razonan y resuelven

problemas, además de por qué y cómo deciden hacer lo que hacen. Los

investigadores que están a favor de los procesos ejecutivos, intentar analizar los

procesos mediante los cuales las personas toman decisiones. Sternberg (1980) los



denominó metacomponentes y serían responsables en gran medida de un factor

general en los tests de capacidad mental.

1.3.4.2. Teorías actuales de la inteligencia

Las teorías recientes de la inteligencia se basan en los componentes

cognitivos, autores como Sternberg (1985a, 1997a) y Anderson (1992) tienen

influencias del trabajo psicométrico y la investigación de laboratorio. La teoría de

Gardner, que da menos importancia a los test tradicionales, y el trabajo de Ceci

que no están a favor de la psicometría y la investigación de laboratorio

descontextualizadas. Finalmente abordaremos la teoría de la inteligencia artificial.

Dichos autores pretenden explicar algunos hallazgos de la psicometría y de las

teorías del procesamiento de la información, a la vez que hacen frente a sus

debilidades (Gardner et al., 1996).

1.3.4.2.1. Teoría de las inteligencias múltiples de Howard Gardner

Es en 1983 cuando Gardner publica su obra Estructuras de la Mente,

donde recoge su teoría de las Inteligencias Múltiples y asume una perspectiva

amplia y pragmática de la inteligencia, más allá de la perspectiva restringida de la

medición de un CI mediante tests psicométricos. Entiende que la inteligencia no

es única, ni monolítica (Armstrong, 2006).

El propósito de Gardner (1983) no es desmentir o falsar los progresos que

en el campo de la inteligencia se habían hecho, sino más bien ampliar el campo y,

de alguna forma, liberarlo del restringido ámbito de los tests al que había quedado

circunscrito el tema de la inteligencia humana. Se muestra escéptico a la hora de



interpretar los resultados obtenidos por los tests de inteligencia y manifiesta un

gran desacuerdo con la idea de un factor “g”, o inteligencia única.

Desde la crítica de la visión tradicional de la inteligencia, destaca la

importancia que tiene, por una parte, los fundamentos biológicos de la inteligencia

y, por otra, los aspectos culturales de la misma. Identifica una serie de

inteligencias que se manifiestan de forma independiente y que las define como

habilidades necesarias para resolver problemas o explicar los objetivos propuestos

en diferentes culturas y en distintos momentos históricos. Estas inteligencias son:

Lingüística; Lógico-Matemática; Espacial; Corporal-Cinestésico; Musical; Social

(Interpersonal e Intrapersonal) y Naturalista.

Para Gardner, Feldman, y Krechevsky (1998a, b y c), las inteligencias son

potenciales o propensiones, que pueden manifestarse o no en actividades

significativas, dependiendo de los diferentes factores culturales y ambientales. Las

trayectorias del desarrollo mental, las capacidades para el procesamiento de la

información y los componentes para la solución de problemas son en gran parte

independientes unos de otros. Sin embargo, las inteligencias no funcionan

aisladamente, se requiere una combinación de habilidades e inteligencias.

Hay que destacar que presenta estas inteligencias como “habilidades” y no

como “aptitudes”, lo cual implica una noción de inteligencia como algo no

predeterminado, que es susceptible de cambio y de mejora.

Para Gardner todas tienen la misma importancia, siendo susceptibles de

subdivisión o de reajuste. Subraya la necesidad de hacer un esfuerzo para

comprender mejor los contenidos de cada tipo de inteligencia, ayudando a cada

sujeto en la identificación y desarrollo de la inteligencia o combinación de ellas en

las que posea mayores recursos naturales o grado de competencia. De modo que a

lo que se presta atención no es al total de la inteligencia, sino al perfil individual

de inteligencias que cada estudiante manifiesta.



En vez de definir la inteligencia en términos del rendimiento que se

desarrollaba cuando se resolvían los problemas de los tests de inteligencia,

Gardner la define como la capacidad para resolver problemas y crear productos

valorados, al menos en una cultura. Propone la existencia de siete inteligencias

que, más tarde, amplía a ocho, incluyendo la Inteligencia Naturalista (Gardner,

Feldman, & Krechevsky, 1998a, b y c). En su teoría de las IM asume una

perspectiva amplia y pragmática de la inteligencia, más allá de la perspectiva

restringida de la medición de un CI. Desde esta perspectiva multidimensional,

Gardner asume que la inteligencia es funcional y que se manifiesta de diferentes

maneras en diversos contextos.

La teoría de las IM apuesta por un nuevo modelo de enseñar y aprender

centrado en el alumno y en el desarrollo de habilidades y estrategias de las

diferentes inteligencias. Se reconocen muchas y diferentes facetas de la cognición,

que tienen en cuenta que las personas poseen diferentes potenciales cognitivos.

Éstos pueden desarrollarse y, por consiguiente, lograr un mayor éxito académico.

Gardner (1993), explica que la escuela tradicional está centrada en el desarrollo de

conocimientos y éstos aparecen agrupados en torno al área de la lengua y del

razonamiento matemático, si embargo, se olvida que se puede aprender y procesar

la información por diferentes canales.

Descripción de las Inteligencias Múltiples

En este apartado comentamos las diferentes Inteligencias, así como las

habilidades que las definen.

Inteligencia Lingüística

La capacidad para usar las palabras de manera efectiva, sea de manera oral

(por ejemplo, como un narrador, como un poeta, un dramaturgo, un editor o un

periodista). Esta inteligencia incluye la habilidad de manipular la sintaxis o



estructura del lenguaje, la fonética o sonidos del lenguaje, la semántica o

significados del lenguaje y las dimensiones pragmáticas o usos prácticos del

lenguaje. Algunos de estos usos incluyen la retórica (usar el lenguaje para

convencer a otros de tomar un determinado curso de acción), la mnemónica (usar

el lenguaje para recordar información), la explicación (usar el lenguaje para

informar) y el metalenguaje (usar el lenguaje para hablar sobre el lenguaje).

La Inteligencia Lógico-Matemática

La capacidad para usar los números de manera efectiva (por ejemplo,

como un matemático, un contador o un estadístico) y razonar adecuadamente (por

ejemplo, como un científico, un programador de computadoras o un especialista

en lógica). Esta inteligencia incluye la sensibilidad a los esquemas y relaciones

lógicas, las afirmaciones y las proposiciones (si-entonces, causa-efecto), las

funciones y otras abstracciones relacionadas. Los tipos de procesos que se usan al

servicio de la Inteligencia Lógico-Matemática incluyen: la categorización, la

clasificación, la inferencia, la generalización, el cálculo y la demostración de

hipótesis.

La Inteligencia Espacial

La habilidad para percibir de manera exacta el mundo Visual-Espacial

(por ejemplo, como un cazador, un explorador o un guía) y de ejecutar

transformaciones sobre esas percepciones (por ejemplo, como un decorador de

interiores, un arquitecto, un artista o un inventor). Esta inteligencia incluye la

sensibilidad al color, la línea, la forma, el espacio y las relaciones que existen

entre estos elementos. Incluye la capacidad de visualizar, de representar de

manera gráfica ideas visuales o espaciales y de orientarse de manera adecuada en

una matriz espacial.



La Inteligencia Corporal-Cinestésico

La capacidad para usar todo el cuerpo para expresar ideas y sentimientos

(por ejemplo, como un actor, un mimo, un atleta o un bailarín) y la facilidad en el

uso de las propias manos para producir o transformar cosas (por ejemplo, como un

artesano, un escultor, un mecánico o un cirujano). Esta inteligencia incluye

habilidades físicas específicas como la coordinación, el equilibrio, la destreza, la

fuerza, la flexibilidad y la velocidad, así como las capacidades autoperceptivas,

las táctiles y la percepción de medidas y volúmenes.

La Inteligencia Musical

La capacidad de percibir (por ejemplo, como un aficionado a la música),

discriminar (por ejemplo, como un crítico musical), transformar (por ejemplo,

como un compositor) y expresar (por ejemplo, como la persona que toca un

instrumento) las formas musicales. Esta inteligencia incluye la sensibilidad al

ritmo, el tono, la melodía, el timbre o el color tonal de una pieza musical. Uno

puede tener una comprensión figurativa de la música o “de arriba abajo” (global,

intuitiva), o una comprensión formal o “de abajo arriba” (analítica, técnica), o

ambas.

La Inteligencia Interpersonal

La capacidad de percibir y establecer distinciones en los estados de ánimo,

las intenciones, las motivaciones y los sentimientos de otras personas. Esto puede

incluir la sensibilidad a las expresiones faciales, la voz y los gestos; la capacidad

para discriminar entre diferentes clases de señales interpersonales, y la habilidad

para responder de manera efectiva a estas señales en la práctica (por ejemplo, para

influenciar a un grupo de personas a seguir una cierta línea de acción).



La Inteligencia Intrapersonal

El conocimiento de sí mismo y la habilidad para adaptar las propias

maneras de actuar a partir de ese conocimiento. Esta inteligencia incluye tener una

imagen precisa de uno mismo (los propios poderes y limitaciones); tener

conciencia de los estados de ánimo interiores, las intenciones, las motivaciones,

los temperamentos y los deseos, y la capacidad para la autodisciplina, la

autocomprensión y la autoestima.

La Inteligencia Naturalista

Utilizada cuando se observa y estudia la naturaleza, con el motivo de saber

organizar, clasificar y ordenar. Se refiere a la capacidad para comprender el

mundo natural y trabajar eficazmente en él. Supone utilizar con cierta maestría

habilidades referidas a la observación, planteamiento y comprobación de

hipótesis. Las personas que muestran una gran Inteligencia Naturalista tienen un

gran interés por el mundo y los fenómenos naturales. Son los biólogos, jardineros,

ecologistas, físicos, químicos y arqueólogos, algunos ejemplos de profesionales en

los que se manifiesta este tipo de inteligencia. Según los psicólogos del desarrollo,

el niño desde su infancia comienza a conocer el mundo de la observación y

exploración activa. Ambas le permiten establecer categorías de los objetos, lo cual

le lleva a identificar patrones de interacción sociocognitiva con la Inteligencia

Naturalista es que los niños aprendan a observar y descubrir directamente las

relaciones causales de su entorno (Prieto & Ferrándiz, 2001).



1.3.4.2.2. La teoría de la inteligencia y el desarrollo cognitivo de Mike

Anderson

Anderson (1992) defiende la idea de una inteligencia general en

contraposición a Gardner que propone varios tipos de inteligencia y de las

aptitudes mentales de Thurstone (1938). Anderson afirma que estas se basan en

construcciones estadísticas, además de que las inteligencias múltiples de Gardner

no son claras, ya que a veces son conductas, procesos cognitivos o se refiere a

estructuras cerebrales.

Anderson intenta establecer un puente entre el desarrollo cognitivo y la

psicometría además de recurrir a la neuropsicología y a estudios de poblaciones

especiales al igual que Gardner. Relacionado con su enfoque multidisciplinario

busca abarcar las denominadas perspectivas de bajo y alto nivel de la inteligencia

(Anderson, 1992).

Las perspectivas de alto nivel se refieren al razonamiento y al juicio que

son habilidades de orden superior como las que destaca Binet, y que están

asociadas con el conocimiento que se adquiere con la experiencia y la cultura,

mientras las perspectivas de bajo nivel hacen referencia a los procesos

psicológicos básicos como los que indican Eysenck y Jensen (Anderson, 1992).

La teoría de Anderson no está de acuerdo con las perspectivas de alto y

bajo nivel, afirma que las diferencias individuales en la inteligencia y los cambios

evolutivos en la competencia intelectual deben explicarse mediante mecanismos

diferentes, sin embargo los teóricos del bajo y alto nivel dicen que los cambios

evolutivos como la inteligencia adulta tienen un mecanismo único. El autor

explica en su teoría como los diferentes mecanismos que subyacen a la

inteligencia se relacionan entre si y lo denomina arquitectura cognitiva mínima.



Sugiere que la inteligencia general surge de “procesos cognitivos de bajo

nivel que explican el pensamiento inteligente” (Anderson, 1992, p.58) y los

concentra en el mecanismo de procesamiento básico. Por tanto, las personas que

adquieren conocimientos nuevos con mayor velocidad que los demás es debido a

que tienen un mecanismo de procesamiento básico más rápido, esta es la

explicación que da de la estabilidad en las diferencias individuales en la

inteligencia.

Otro mecanismo que propone son los módulos, que hacen referencia a las

aptitudes universales ya que algunos conocimientos son universales y no tienen

relación con las diferencias individuales medidas debido a que no les afecta el

mecanismo de procesamiento básico. Los módulos varían poco, es decir

funcionan o no funcionan. Estos módulos pueden madurar y explicar el aumento

de las habilidades cognitivas con el desarrollo, estos cambios son considerados

universales como los estadios de Piaget.

Además añade un último mecanismo llamado los procesadores específicos,

en el cual señala dos aptitudes específicas, una se refiere al pensamiento

proposicional asociado con el lenguaje y la expresión matemática, y la otra hace

referencia al funcionamiento visual y espacial. Cabe destacar que están afectados

por el mecanismo de procesamiento básico con lo cual aparecen diferencias

individuales en las aptitudes específicas como el lenguaje, las matemáticas y el

funcionamiento espacial.

El autor propone dos rutas diferentes hacia el conocimiento, la ruta 1 que

constituye “el pensamiento”, basada en los procesadores específicos y las

experiencias vividas, y que explican las variaciones en los conocimientos que

muestran las distintas personas. La ruta 2 no implica pensamiento, debido a que el

conocimiento se adquiere a través de los módulos de forma automática y directa,

siempre y cuando los módulos funcionen fruto del desarrollo evolutivo de las

personas.



1.3.4.2.3. La teoría triárquica de Robert Sternberg

A continuación describiremos una visión general de la teoría triárquica de

Sternberg, que posteriormente en el siguiente capítulo trataremos con más detalle.

La teoría triárquica de Sternberg abarca más que la teoría de Anderson,

que es más concisa. La teoría triárquica está dividida en tres subteorías que se

relacionan entre sí, que son: La subteoría componencial, la subteoría experiencial

y la subteoría contextual.

La subteoría componencial basada en el procesamiento de la información,

trata los procesos internos que las personas usan en la resolución de problemas.

Dentro de esta subteoría existen tres tipos de componentes: los metacomponentes

encargados de supervisar, planificar y controlar durante la resolución de

problemas, los componentes de ejecución que llevan a cabo las operaciones

planteadas por los metacomponentes, y los componentes de adquisición de

conocimientos, que codifican, combinan y comparan de forma selectiva durante la

resolución de problemas y permiten el aprendizaje de nuevos conceptos.

La subteoría experiencial en la que destaca los aspectos internos y externos

de la inteligencia así como la experiencia de una persona. Tiene en cuenta la

habilidad para aprender y razonar con nuevas clases de conceptos (Sternberg,

1981a; Sternberg, 1982; Sternberg, 2003c) y la habilidad para automatizar el

procesamiento de la información.

La subteoría contextual contempla la inteligencia individual en función de

la cultura y el ambiente que rodea a la persona. Para ajustarse a los contextos

ambientales tiene en cuenta la adaptación al ambiente, el modelado, y la selección

de ambientes.



En la misma línea que Gardner, Sternberg analiza un nivel funcional entre

los recursos individuales (estructurales) y las características del problema o la

conducta final, y con la subteoría contextual, Sternberg da una visión finalista de

la inteligencia, que tiene como fin adaptarse al entorno, desplazarse a otro entorno

si no se consigue la adaptación o cambiar el entorno si no puede adaptarse a él ni

puede ir a otro (Castelló, 2001; Gardner et al., 1996).

1.3.4.2.4. El tratado bioecológico del desarrollo intelectual de Stephen Ceci

El sistema bioecológico que propone Ceci está basado en la teoría

triárquica de Sternberg (Ceci, 1990). También incluye los componentes del

procesamiento de la información, la experiencia, e incide más que Sternberg en el

contexto para la resolución de problemas complejos y para así explicar las

diferencias individuales en la inteligencia.

Al igual que Gardner afirma que existen potenciales cognitivos múltiples

con una base biológica, y es contrario a la idea de una inteligencia general única

subyacente. Admite que el cociente intelectual no tiene en cuenta otras aptitudes

no académicas, aunque requieran una gran complejidad cognitiva y pensamiento

abstracto (Ceci & Liker, 1986a, 1986b).

Por tanto, el sistema bioecológico de Ceci (Ceci, 1990), está formado por

los potenciales cognitivos múltiples, el contexto y los conocimientos. Establece

que hay múltiples inteligencias o potenciales cognitivos a diferencia de una

inteligencia general como proponían las teorías psicométricas. Dichos potenciales

cognitivos tienen una base biológica y limitan los procesos psíquicos como la

capacidad de codificación y decodificación de la información, además están muy

ligados al medio en el que se desarrollan.



Ceci, para probar esto establece dos argumentos, uno que debilita la idea

de una inteligencia general, debido a que el cociente intelectual sólo es útil para

detectar el tipo de inteligencia asociada con la escolarización, por lo que incide en

la unión de los potenciales cognitivos con el medio. El otro argumento consiste en

que las personas tienen potenciales cognitivos múltiples y son capaces de tener

pensamientos complejos en algunos dominios y en otros no, y esto va unido con el

contexto de la resolución de problemas y con el medio.

El contexto que abarca Ceci es el psíquico, el social y el físico en la

resolución de problemas, cada uno de los cuales puede influir en la cognición

(Ceci & Roazzi, 1994). Afirma que las variables como la clase social y las

oportunidades de empleo influyen sobre el éxito, como por ejemplo el estudio de

Terman y Oden (1959) que decía que casi todos los jóvenes que venían de

familias adineradas se convirtieron en personas de éxito, y muy pocas personas de

éxito venían de familias pobres.

Sus investigaciones sobre la resolución de problemas demuestran la

importancia del contexto para demostrar las aptitudes intelectuales, es decir un

individuo puede aparentemente no tener aptitudes psíquicas como abstraer reglas,

pero si tiene un contexto motivante y más interesante, puede mostrar un

desempeño de nivel alto. La prueba de esto es que hay personas que no han tenido

éxito en la escuela y no tienen altas puntuaciones en los tests de inteligencia, pero

pueden demostrar un pensamiento complejo, con bases de conocimiento y

actividades que no se tienen en cuenta en la escuela. Por tanto, el éxito en la vida

no sólo se basa en los potenciales cognitivos múltiples, sino en la interacción con

bases de conocimiento que se obtiene en el contexto.



1.3.4.2.5. Desarrollo de la inteligencia artificial

La inteligencia artificial surge a partir de la investigación en psicología

cognitiva, en cibernética, y en computación. Minsky (1962) la define como “la

ciencia de conseguir que las máquinas hagan cosas que requieren inteligencia de

ser hechas por seres humanos”. Los investigadores que inician el estudio de la

inteligencia artificial fueron John McCarthy, Marvin Minsky, Alan Newell y

Herbert Simon.

Dichos investigadores tratan de desarrollar programas inteligentes como

programas para jugar al ajedrez, por ejemplo Minsky (1962) desarrolla programas

para probar los teoremas de Euclides, Newell y Simon desarrollan el programa

“Teórico Lógico” que era capaz de demostrar teoremas matemáticos (Gardner,

1985).

El programa “Teórico Lógico” consistía en mantener una lista de axiomas

y teoremas ya demostrados y aplicarlos de forma selectiva a expresiones lógicas

nuevas (Newell, Shaw, & Simon, 1958). Este programa demostró 38 de los 52

teoremas del segundo capítulo de Principia Mathematica de Russell y Whitehead

(1962).

Más tarde, Newell y Simon (1961) crearon un nuevo programa

denominado el Solucionador General de Problemas o SGP, que simulaba el

pensamiento humano en la resolución de problemas a diferencia del programa

“Teórico Lógico” que consistía en la demostración de teoremas matemáticos.

Dicho programa tuvo éxito cuando lo aplicaban al ajedrez y al rompecabezas

(Campbell, 1989), pero no tenía una aplicación universal tal y como imaginaban.

Otro investigador sobre inteligencia artificial como John McCarthy

propone una versión del clásico experimento de psicología del problema del

chimpancé y la banana, para comprobar las técnicas de la inteligencia artificial. La



versión para computadora fue reformulada por el Grupo de Inteligencia Artificial

del Instituto de Investigación de Stanford en “el robot y la caja” (Michie, 1986).

La crítica que se hizo a estos experimentos era que la resolución de estos

problemas era de naturaleza mecánica y no había distinción entre la inteligencia

humana y la animal, por tanto los investigadores intentaron crear habilidades en

las computadoras que simularan a la inteligencia humana y para ello se plantearon

usar el lenguaje natural, a diferencia de los lenguajes computacionales usados en

los anteriores programas. Esto supondría una facilidad para dar instrucciones

verbales a una computadora.

Uno de los programas desarrollados a comienzos de los años sesenta que

podía mantener conversaciones inteligentes fue ELIZA de Joseph Weizanbaum

(1976), mediante el cual se imitaba la forma de conversación de un psicoterapeuta

y las personas que interactuaban hacían el rol de pacientes, con el fin de extraer

los sentimientos del paciente para que se reconozcan y reflexionen. Las respuestas

de ELIZA se generaban a través de reglas simples por una combinación de

patrones gramaticales y carecía de una comprensión real.

Después de las deficiencias del programa ELIZA basado en el lenguaje

natural, se pasó a considerar que las respuestas debían basarse en el conocimiento

de las condiciones reales del mundo y no en el análisis gramatical de las preguntas

(Gardner, et al., 1996).

El programa STUDENT de Bobrow (1994), basado en el conocimiento real

de las relaciones algebraicas tuvo éxito en su campo de responder a preguntas de

algebra, pero no abarcaba otros ámbitos. Para ello Terry Winograd (1972)

propone un programa que abarcaba no sólo soluciones matemáticas mediante un

robot llamado SHRLDU. El éxito de este programa sugería que el conocimiento

era la clave, y que para resolver problemas difíciles se necesitaba el nivel de



conocimiento de los expertos humanos de diversos campos como la medicina, la

química, la economía…etc.

En 1984 se creó una base de conocimientos de “sentido común” en un

proyecto denominado Cyc, que tenía una cantidad de conocimientos y situaciones

muy amplia y permitía que el programa generara nueva información a partir del

análisis de lo que ya conocía.

Sin embargo, Newell (1990) que observaba las limitaciones de sistemas de

resolución de problemas como el SGP y los éxitos de otros programas basados en

conocimientos, integró una base de conocimientos y el aprendizaje con la

resolución de problemas en la producción, creando el programa Soar que fue la

pieza clave de la teoría de la cognición unificada de Newell.

Lo más crucial de todo esto es que el hecho de que las teorías de la

cognición humana puedan encarnarse en máquinas permite su comprobación. El

“Teórico Lógico” sirvió como modelo para comprobar las heurísticas para la

resolución de problemas. Las limitaciones de dicho programa sirvieron para crear

los programas SGP y SOAR y para revisar los procesos de resolución de

problemas de los seres humanos e incorporar el conocimiento y el sentido común,

por tanto en la medida que la inteligencia artificial desarrolle programas que se

puedan aplicar a una variedad de problemas, se podrán verificar las teorías de la

cognición (Gardner et al., 1996).

1.4.CONCLUSIONES

En primer lugar, tras analizar el concepto de inteligencia y la historia de

cómo surge dicho concepto, podemos afirmar que no existe una definición

universal de inteligencia, son múltiples las definiciones propuestas por los



diferentes investigadores a lo largo de la historia sobre el concepto de inteligencia.

No obstante, en los últimos años distintos autores han intentado llegar a un

consenso en cuanto a cómo definir la inteligencia. La inteligencia está concebida

como una capacidad de aprendizaje, de adaptación, además de la metacognición.

En segundo lugar, cabe decir que las teorías psicométricas están basadas

en un elemento estructural estático, el factor, y entienden la inteligencia como una

estructura de capacidades mentales. Los investigadores utilizan el análisis

factorial para identificar patrones comunes de diferencias individuales en los tests.

Todas las teorías psicométricas no tienen en cuenta los procesos que están

implicados en la inteligencia a diferencia de la teoría de Piaget y las teorías

cognitivas.

En tercer lugar, la teoría de Piaget analiza las etapas del desarrollo de la

inteligencia infantil, para ello desarrolló métodos clínicos para estudiar cómo se

desarrolla la inteligencia en los niños. Además con la edad cambian la estructura

de organización interna de la inteligencia y la forma en que la inteligencia se

muestra.

En cuarto lugar, las teorías biológicas intentan entender la inteligencia de

acuerdo al funcionamiento del cerebro, a su estructura y forma, así como el papel

fundamental que tiene la genética en la herencia de la inteligencia.

En quinto lugar, las teorías cognitivas están basadas en elementos de

procesos dinámicos, es decir, en los componentes. La teoría de las inteligencias

múltiples de Gardner propone ocho inteligencias distintas.

La teoría de Anderson explica como los diferentes mecanismos que

subyacen a la inteligencia se relacionan entre si y lo denomina arquitectura

cognitiva mínima.



La teoría triárquica de Sternberg divide la inteligencia en tres subteorías

(componencial, experiencial y contextual). Sternberg (1981b) estima que los tests

de procesamiento de la información parecen abrir posibilidades diagnósticas que

no estaban disponibles con los tests psicométricos. Las puntuaciones factoriales o

de subtests apuntan amplias áreas de adiestramiento, y en ese sentido son útiles,

pero no especifican exactamente qué es lo que debe ser adiestrado.

La teoría de Ceci del sistema bioecológico del desarrollo intectual está

formada por potenciales cognitivos múltiples, el contexto y los conocimientos.

El desarrollo de la inteligencia artificial tiene la finalidad de conseguir que

las máquinas obtengan respuestas inteligentes como los seres humanos.

En definitiva, las teorías de la inteligencia propuestas por los distintos

autores han aportado investigaciones sobre cómo funciona el intelecto humano,

aunque todavía el estudio de la inteligencia sigue vigente dando lugar a nuevas

investigaciones y validaciones de tests de inteligencia.

Capítulo 2. La teoría de la inteligencia exitosa de Robert Sternberg


CAPÍTULO 2

LA TEORÍA DE LA INTELIGENCIA EXITOSA

DE ROBERT STERNBERG

INTRODUCCIÓN

El objetivo del capítulo consiste en analizar los planteamientos teóricos de

la teoría triárquica (Sternberg (1985a) y la reformulación que se hace de la misma

referida a la inteligencia exitosa (Sternberg, 1997a). En primer lugar, se describirá

la teoría triárquica de la inteligencia de Sternberg, especificando la tres subteorías:

la subteoría componencial (hace referencia al procesamiento de la información, e

incluye tres componentes de resolución de problemas que son: los

metacomponentes, los componentes de ejecución y los componentes de

adquisición de conocimiento); la subteoría experiencial (se refiere a la capacidad

para resolver problemas novedosos y automatizarlos); la subteoría contextual



(referida a la capacidad cognitiva necesaria para ajustarse a un contexto, mediante

la adaptación, modelado y selección de los entornos del mundo real).

En segundo lugar, se explicará la teoría de la inteligencia exitosa, haciendo

referencia a los principios y los componentes que la definen, así como la

interacción entre la inteligencia analítica, creativa y práctica. A continuación

procederemos a describir como enfoca dicha teoría la alta habilidad y la

competencia experta, además del modelo WICS (Wisdom Intelligence and

Creativity Synthesized, Sternberg, 2003c) que se relaciona con el liderazgo.

En tercer lugar, se analizarán las medidas de evaluación que propone

Sternberg basadas en su teoría triárquica de la inteligencia. Dichas medidas son el

STAT (cuyo objetivo es evaluar las habilidades analíticas, prácticas y creativas);

el Rainbow Project (es un suplemento al STAT y mide habilidades creativas y

prácticas, el objetivo es evaluar la competencia de los estudiantes para ingresar en

la universidad); el Kaleidoscope Project (se diseñó para evaluar los tres tipos de

inteligencia y añadir el constructo de sabiduría del modelo WISC).

Recientemente, diseña la Batería Aurora (cuya finalidad es evaluar e identificar

alumnos de alta habilidad, doble excepcionalidad así como los que presentan

dificultades de aprendizaje). Los subtests de la inteligencia analítica y práctica han

sido utilizados en nuestro estudio empírico. Finalmente, se extraen unas

conclusiones que nos sirven para analizar la teoría en su conjunto.

2.1. LA TEORÍA TRIÁRQUICA DE LA INTELIGENCIA

La teoría triárquica de la inteligencia de Robert Sternberg tiene una base

más amplia para explicar la inteligencia que otras teorías de la inteligencia. Se

divide en tres partes, la primera parte considera la inteligencia como algo que

ocurre en el interior de la persona, su mundo interno, por decirlo de alguna



manera. Estas habilidades “internas” (o “mecanismos mentales”) serían las

responsables de generar comportamientos más o menos inteligentes (Sternberg,

1997b; Sternberg, 1999c; Sternberg, 2003c; Sternberg, 2006; Sternberg et al.,

2011).

La segunda parte, relaciona la inteligencia con la experiencia del sujeto,

respecto al mundo interno del sujeto como al mundo externo donde vive, para

desarrollar una tarea, o solucionar una situación. Trata la novedad, es decir,

cuando es algo nuevo para una persona, y la automatización del procesamiento de

la información.

La tercera parte, vincula la inteligencia con el mundo externo del sujeto,

para ello tiene en cuenta, la adaptación para cambiar de ambiente, modelar el

ambiente para que se ajuste al individuo y la selección de nuevos ambientes,

encontrando un nuevo entorno.

2.1.1. La subteoría componencial

Esta subteoría que es la más elaborada de las tres subteorías, hace

referencia a los mecanismos mentales internos responsables de un

comportamiento inteligente, es decir analiza el procesamiento de la información

que hace el sujeto.

La subtería componencial identifica tres componentes para la resolución

de problemas que son: los metacomponentes, los componentes de ejecución, y los

componentes de adquisición de conocimientos.

Los metacomponentes son procesos “directivos” en el sentido en que dicen

a otros componentes lo que tienen que hacer. También reciben información de



otras clases de componentes sobre cómo están funcionando las cosas en los

procesos de resolución de problemas o de ejecución de tareas. Son los

responsables de determinar, primero, la forma de acometer una tarea concreta o un

conjunto dado de tareas y, segundo, de asegurar que la tarea o conjunto de tareas

se ejecuten correctamente (Sternberg et al., 2011).

Los metacomponentes son los siguientes: Reconocimiento del problema,

definición del problema, selección de pasos para la solución, combinación de

pasos dentro de la estrategia, representación de la información, localización de

fuentes, supervisión de la solución, evaluación de la solución.

Los componentes de ejecución se emplean en la realización de diversas

estrategias de resolución de problemas. Mientras los metacomponentes son los

que deciden qué hacer, los componentes de ejecución son los que ejecutan las

instrucciones de los metacomponentes.

Por tanto, la actuación sobre el problema que se va a solucionar, de la

manera que se ha decidido hacerlo, se lleva a cabo a través de un conjunto de

componentes de ejecución. El número de componentes de ejecución que podrían

intervenir en una tarea es muy amplio (Bermejo, 1994).

Dichos componentes de ejecución son los siguientes: codificación,

inferencia de relaciones, relación entre relaciones (mapping), aplicación de

relaciones en “mapping”, comparación de alternativas posibles, justificación de la

mejor respuesta.

Los componentes de adquisición de conocimientos son los procesos que se

utilizan en el aprendizaje para adquirir nueva información, por tanto hay que

decidir qué información es relevante para aprenderla, reternerla en la memoria a

largo plazo y relacionarla con el conocimiento ya adquirido. Dichos componentes

son: codificación selectiva, combinación selectiva, y comparación selectiva.



La codificación selectiva separa la información relevante de la

información irrelevante en los estímulos del entorno, a fin de seleccionar la

información que será procesada.

La combinación selectiva combina la información seleccionada de modo

que sea interpretable, esto es, unifica de modo organizado fragmentos

aparentemente dispares de información.

La comparación selectiva percibe las relación entre la nueva información

con la previamente almacenada, permitiendo decidir cuál es su relevancia con

respecto a lo que ya se sabe (Bermejo, 1994).

2.1.2. La subteoría experiencial

Sternberg desarrolla la subteoría experiencial para relacionar el mundo

externo e interno de las personas, en el cual la experiencia adquiere un papel

importante. Establece que la experiencia con una actividad o con problema se

inserta en un continuo que va de lo novedoso a lo automatizado. Con lo cual la

inteligencia es una función de dos aptitudes: resolver nuevas actividades y

situaciones, y automatizar el procesamiento de la información. Las dos

interactúan: cuanto más capaz se es de automatizar el procesamiento de la

información, más recursos mentales pueden dedicarse al nuevo procesamiento

(Sternberg, 1985a).

Sternberg propone que la inteligencia abarcaba no sólo la habilidad para

aprender y razonar con nuevos conceptos sino también la habilidad para aprender

y razonar con nuevas clases de conceptos (Sternberg, 1981a; Sternberg, 1982;

Sternberg, 2003c).



La capacidad para razonar con tareas o conceptos nuevos debe estar

relacionada con los conocimientos previos de la persona, ya que si la tarea nueva

fuera muy novedosa estaría fuera del alcance del sujeto. De la misma manera, si la

tarea nueva ya estuviera automatizada, tampoco se manifestaría la inteligencia de

la persona.

Cuando se demuestra la inteligencia es en ocasiones extraordinarias donde

existen retos y el sujeto debe manejar el contexto que le rodea y adecuarlo a sus

necesidades. Se pueden presentar momentos donde el sujeto se desenvuelva bien

realizando una serie de tareas, debido a que son situaciones cotidianas y

conocidas, sin embargo, puede ocurrir que se presenten tareas parecidas en otros

contextos diferentes y el sujeto se vea incapaz de realizarlas.

La capacidad para tratar la novedad aparece reflejada en los procesos de

intuición o insight. El insight es el momento de clarividencia en el que la solución

aparece en la mente. Está compuesto por tres componentes de adquisición, que

son la codificación selectiva, la combinación selectiva y la comparación selectiva

(Davidson & Sternberg, 1986; Sternberg, 1985a; Sternberg & Prieto, 1997).

La codificación selectiva es la capacidad para diferenciar entre

información relevante y la información irrelevante. A menudo recibimos mucha

información y no podemos asimilar toda, con lo cual debemos distinguir que

información nos resulta importante para nuestros objetivos y cual es irrelevante.

La codificación selectiva es el proceso que se encarga de realizarlo y está presente

en la resolución de problemas de la vida cotidiana.

La combinación selectiva consiste en que a partir de la información

codificada selectivamente, se combina de una forma nueva para hacerla más

productiva. Por tanto, no es suficiente con seleccionar la información relevante,

sino hay que saber cómo combinarla para poder resolver los problemas que surjan

en la vida cotidiana.



La comparación selectiva es hacer relaciones entre la información que ya

poseemos y la nueva información adquirida. Cuando se presenta un problema,

para poder solucionarlo debemos recurrir a los conocimientos antiguos y

relacionarlos con la información nueva.

En cuanto a la habilidad para automatizar el procesamiento de la

información, sucede cuando los comportamientos que antes se hacían de forma

consciente, pasan a realizarse de forma inconsciente, ya que muchas de las

operaciones implicadas en su ejecución han sido automatizadas, como por

ejemplo conducir un vehículo.

Las tareas más complejas se realizan con éxito, debido a que muchas de

sus operaciones han sido automatizadas. No automatizarlas, ya sea totalmente o

en parte, provoca fallos de procesamiento de la información y genera ejecuciones

de las tareas menos inteligentes. Las operaciones intelectuales que las personas

más inteligentes son capaces de llevar a cabo de forma fluida y automática, los

individuos menos inteligentes las llevarían a cabo de forma menos fluida y bajo

control consciente. Como consecuencia, las personas más capaces pueden

automatizar el procesamiento de la información de forma extraordinaria, eficaz y

efectiva (Sternberg et al., 2011).

Con respecto a la relación entre la habilidad para tratar la novedad

relativa y la habilidad para automatizar procesos, podemos destacar que la

habilidad para tratar la novedad aparece cuando los individuos se enfrentan por

primera vez a una situación o tarea, por tanto una persona inteligente sabe hacer

frente a la novedad con rapidez y precisión.

La habilidad para manejar la novedad y la automatización tienen un mutuo

beneficio debido a que cuanto menos recursos se adjudiquen al procesamiento de

la novedad, más recursos estarán disponibles en la automatización. Además



cuanto más rápido se automaticen los conocimientos, más recursos estarán libres

para tratar la novedad de las situaciones.

La experiencia desempeña un papel fundamental en la habilidad para

automatizar procesos y para manejar la novedad de los conocimientos. Cuando se

tiene experiencia en la realización de una tarea, disminuye la novedad, y entran en

juego las habilidades de automatización. Dicha experiencia hace que sea

complicado comparar la inteligencia de las personas que pertenecen a diferentes

culturas (Sternberg et al., 2011).

2.1.3. La subteoría contextual

La teoría de la inteligencia exitosa define la inteligencia en contexto como

una actividad mental orientada a la adaptación, modelado y selección de los

entornos del mundo real relevantes para la vida de uno mismo (Sternberg, 1985a;

Sternberg, 1999c; Sternberg, 2006; Sternberg et al., 2011).

La subteoría contextual se encarga de la actividad cognitiva necesaria para

ajustarse a los contextos ambientales, es decir, la actividad mental necesaria para

ajustarse a un contexto, y no la actividad física ni las influencias externas o

internas que permiten facilitar o impedir la actividad en un determinado contexto

(Sternberg, 1985a).

La inteligencia supone la adaptación del sujeto a su entorno, utilizando una

serie de competencias y comportamientos para conseguir una buena adaptación al

medio que le rodea. La adaptación en un medio sociocultural concreto se define

en función del conocimiento, las habilidades y comportamientos que componen el

funcionamiento de la adaptación. Depende del medio y de la cultura, debido a que



comportamientos inteligentes en una cultura pueden resultar no inteligentes en

otra.

Los tests de inteligencia no tienen en cuenta las habilidades adaptativas,

aunque en las diferentes definiciones de inteligencia si se incluye el concepto de

adaptación al entorno. Los requisitos adaptativos varían mucho de una cultura a

otra (Sternberg 2003c; Sternberg 2004a; Sternberg 2004b; Sternberg &

Grigorenko, 2004; Sternberg et al., 2011).

Las personas pueden seleccionar el entorno donde viven, aunque no se

tiene un control total sobre el medio, pero si cierto control que permite desarrollar

las habilidades y compensar las debilidades de cada uno.

Hay situaciones que resulta contextualmente más inteligente no adaptarse

al ambiente que nos rodea y seleccionar un ambiente diferente. Puede ocurrir que

a veces lo adaptativo tiene que ser la inadaptación a ese entorno.

En cuanto al modelado del ambiente, consiste en cambiar las

características del entorno para conseguir adaptarse. Esta táctica se utiliza cuando

se intenta adaptarse a un entorno y se falla o es poco práctico seleccionar un

ambiente diferente.

2.2. LA TEORÍA DE LA INTELIGENCIA EXITOSA

Sternberg plantea la teoría de la inteligencia exitosa (Sternberg, 1997a)

como una reformulación de su teoría triárquica de la inteligencia humana

(Sternberg, 1985a). Dicha teoría supone una alternativa a los planteamientos

tradicionales de la inteligencia humana, y propone la existencia de tres aspectos

intelectuales diferentes, pero interrelacionados.



El primero (denominado subteoría componencial en la teoría triárquica)

postula la existencia de una inteligencia analítica, que hace uso de los procesos

cognitivos de los metacomponentes, componentes de ejecución, y componentes

para la adquisición del conocimiento.

El segundo (denominado subteoría experiencial en la teoría triárquica)

hace referencia a la inteligencia creativa, y se evidencia cuando una persona

procesa una tarea o situación relativamente nueva, o cuando automatiza la

información.

El tercero (denominado subteoría contextual en la teoría triárquica) se

refiere a la inteligencia práctica, y postula que el comportamiento inteligente se

refleja en la adaptación, modelado y selección de ambientes más adecuados a las

necesidades que tenga una persona.

La inteligencia se muestra cuando las personas aplican los componentes de

procesamiento de la información para hacer frente a situaciones y tareas

relativamente nuevas o a la automatización de la información, con el propósito de

adaptarse, modelar y seleccionar ambientes donde se desarrolla.

Según la teoría exitosa, la inteligencia se entiende como (1) la habilidad

para conseguir los objetivos marcados en la vida dentro de un contexto socio-

cultural; (2) consiste en aprovechar los puntos fuertes y compensar o corregir las

debilidades o deficiencias de cada uno; (3) con el fin de adaptarse al ambiente,

modificar o seleccionar entornos favorables; y (4) para ello es necesario combinar

las habilidades analíticas, creativas y prácticas (Sternberg, 1997a, 1999c).



2.2.1. Principios de la teoría de la inteligencia exitosa

La teoría de la inteligencia exitosa definida por Sternberg (1997a, 1999c),

supone la combinación de la inteligencia analítica, creativa y práctica, dicha

combinación se define mediante cuatro elementos principales:

1. La inteligencia se define en términos de la habilidad para lograr el éxito en la

vida según unos estándares personales, dentro de un contexto sociocultural.

A menudo los criterios sociales de éxito hacen hincapié en el aspecto

académico de la inteligencia como pueden ser la obtención de buenas

calificaciones en la escuela, o el ingreso en la universidad; sin embargo no ponen

de relieve las nociones personales de éxito. El constructo de la inteligencia tiene

que tener un propósito más amplio en cuanto al éxito en la vida de una persona.

Algunas personas optan por concentrarse en actividades extracurriculares como

deportes o música y prestan menos atención a las calificaciones en la escuela,

otras eligen ocupaciones que son personalmente significativas para ellas aunque

no obtengan unos ingresos elevados.

Esto quiere decir que no será más inteligente aquel individuo que elija un

objetivo mejor ya que no existen aspiraciones mejores o peores, sino quien haya

elegido un objetivo más significativo para él mismo, y demuestre las habilidades

necesarias para conseguirlo, porque los objetivos de cada uno son personales y su

valor depende de la significación que tengan para el individuo.

Por tanto, la definición de éxito para un individuo es ideográfico. En la

teoría de la inteligencia exitosa la conceptualización de la inteligencia es siempre

dentro de un contexto sociocultural, aunque los procesos de la inteligencia pueden

ser comunes a través de tales contextos, lo que constituye el éxito no es común

para todas las personas, depende de las metas personales de cada uno y de la

cultura que nos envuelva.



Un comportamiento que es visto como inteligente en una cultura puede ser

negativamente evaluado en otra. Algunos estudios han evidenciado que cuando

las variables culturales son tenidas en cuenta en la definición de inteligencia, los

individuos son más capaces de hacer uso de sus talentos, las escuelas enseñan y

evalúan mejor a sus alumnos, y la toda sociedad se beneficia de ello (e.g.,

Sternberg & Grigorenko, 2004).

2. La habilidad de la persona para lograr el éxito depende de la rentabilización

de las propias fuerzas y de la compensación de las debilidades.

Las teorías de la inteligencia típicamente especifican alguna serie de

habilidades relativamente fijas, tales como un factor general o un número

específico de factores (Spearman, 1904) siete factores múltiples (Thurstone,

1938), ocho inteligencias múltiples (Gardner, 1983, 1999) o 150 capacidades

intelectuales diferentes (Guilford, 1982) (Sternberg, Grigorenko & Jarvin, 2006).

Pero la gente logra el éxito, aún dentro de una determinada ocupación, de

diversas maneras. Una persona inteligentemente exitosa es capaz de identificar

cuáles son sus puntos fuertes y sus puntos débiles, de forma que utiliza sus puntos

fuertes para compensar los débiles y así alcanzar sus objetivos.

3. El éxito se logra mediante un equilibrio de las tres habilidades de la

inteligencia: analíticas, creativas y prácticas.

Las habilidades analíticas son las habilidades principalmente medidas por

los test tradicionales de habilidades. Pero el éxito en la escuela, así como en la

vida, requiere no solo analizar las propias ideas o las de las demás, sino además

generar ideas y convencer a los otros de su valor.

Esta necesidad se produce en el entorno del trabajo cuando un subordinado

intenta persuadir a un superior del valor de su plan, en cuanto a las relaciones



personales, cuando un niño intenta convencer a sus padres para hacer lo que él

quiere, o cuando un cónyuge trata de convencer al otro cónyuge para hacer

determinadas cosas. Con respecto a la escuela, se puede observar esta necesidad

cuando un estudiante intenta defender su punto de vista con respecto a un trabajo

realizado.

4. La persona logra el equilibrio de las habilidades mediante tres funciones:

adaptarse, modelar y seleccionar ambientes más adecuados a sus necesidades.

Las definiciones de inteligencia tradicionalmente han enfatizado el rol de

la adaptación al ambiente (Sternberg & Detterman, 1986). Pero la inteligencia

implica no sólo cambiar uno mismo de acuerdo con el ambiente (adaptación), sino

además modificar el ambiente de acuerdo con uno mismo (modelación o

modificación) y algunas veces, encontrar un nuevo ambiente que es un mejor

complemento a las habilidades, valores o deseos de uno (selección).

No todas las personas tienen las mismas oportunidades para adaptarse,

modificar y seleccionar ambientes. En general, las personas de mayor nivel

socioeconómico tienden a tener más oportunidades que las personas de menor

nivel socioeconómico. Por ejemplo, hay escuelas privadas cuya matrícula es

asequible para familias de clase social media o alta, pero no lo es para personas de

clase social baja.

La economía y la situación política de la sociedad pueden ser factores que

influyan. Además otras variables pueden afectar a estas oportunidades como la

alfabetización, la educación, la raza, la religión, etc. Por ejemplo, una persona con

formación universitaria tiene más opciones que alguien que haya abandonado la

escuela para mantener a una familia. Por tanto, el éxito en la adaptación,

modificación y selección de ambientes está en función de las oportunidades que

tenga el individuo (Sternberg et al., 2006).



2.2.2. Componentes de la teoría de la inteligencia exitosa

De acuerdo con la teoría de la inteligencia exitosa (Sternberg, 1985a,

1997a) existen una serie de procesos bajo todos los aspectos de la inteligencia.

Estos procesos son universales y comunes a todas las culturas. Puede ocurrir que

en una cultura se estime inteligente la solución de un problema, y puede ser

diferente de la solución considerada como inteligente en otra cultura. Sin embargo

la necesidad de definir un problema y formular estrategias para solucionar estos

problemas es común en todas las culturas.

Los procesos que intervienen para la solución de problemas bajo la teoría

de la inteligencia exitosa, son denominados componentes de la inteligencia. Un

componente es un proceso de información elemental que opera sobre

representaciones internas de objetos o símbolos. Estos componentes son:

- Metacomponentes: procesos cognitivos usados para la planificación y la

toma de decisiones en las tareas de rendimiento (resolución de problemas).

- Componentes de ejecución: ejecutan las instrucciones de los

metacomponentes, son procesos que son utilizados en la ejecución de una

tarea.

- Componentes para la adquisición del conocimiento: procesos usados en la

adquisición de la nueva información. Los componentes de adquisición de

conocimientos son: codificación selectiva, combinación selectiva, y

comparación selectiva.

Los componentes de la inteligencia son interactivos: los metacomponentes

activan a los componentes de rendimiento y a los de adquisición del

conocimiento, que proporcionan de manera conjunta un feedback a los

metacomponentes. Cuando los componentes se aplican a problemas relativamente



conocidos en los que la estructura ha sido abstraída, es decir, solucionar un

problema que ya es conocido, los componentes reflejan habilidades analíticas.

Cuando los componentes se aplican a solucionar problemas y situaciones

relativamente nuevos, y que después comienzan a automatizarse por lo que

requieren poco esfuerzo de procesamiento de la información, reflejan habilidades

creativas. Las habilidades prácticas aparecen cuando se aplican los componentes

para adaptarse al entorno, modificarlo o seleccionar otro ambiente.

Esos procesos se utilizan de manera diferente en distintos tipos de tareas y

situaciones, dependiendo de si el problema requiere un tipo de pensamiento más

analítico, creativo, práctico o una combinación de éstos.

2.2.3. La interacción entre la inteligencia analítica, creativa y práctica

Inteligencia analítica

La inteligencia analítica se utiliza cuando se presentan problemas

relativamente familiares. Los componentes de la inteligencia analítica son: a)

reconocer la existencia de los problemas; b) definir su naturaleza; c) seleccionar

los pasos necesarios para resolverlos; d) combinar los pasos dentro de una

estrategia eficaz; e) diversificar la representación; f) determinar la localización de

los recursos para la solución del problema; g) controlar y supervisar la solución y

h) evaluar la solución.

Por tanto, los componentes de la inteligencia se utilizan para analizar,

evaluar, juzgar, comparar y contrastar. Cabe decir que la inteligencia analítica no

es equivalente a la inteligencia medida de forma tradicional por los tests de

inteligencia, que miden sólo una parte de la inteligencia analítica.



Inteligencia creativa

La inteligencia creativa tiene lugar cuando las habilidades se utilizan para

crear, inventar, descubrir, imaginar, suponer, o hipotetizar. Se utiliza cuando los

componentes de la inteligencia se aplican para formular buenas ideas y para

resolver problemas novedosos. Por tanto, la creatividad no es sólo la producción

de nuevas ideas. Los procesos creativos requieren el balance y aplicación de los

tres aspectos esenciales de la inteligencia (creativo, analítico y práctico), y hacen

de puente entre las inteligencias analítica y práctica.

Las pruebas que miden la inteligencia creativa evalúan aspectos que no se

pueden medir en las pruebas de inteligencia analítica, ni en pruebas

convencionales, como el desempeño de tareas que requieren hacer frente a

situaciones relativamente novedosas.

Cabe destacar que la inteligencia creativa es una parte de la creatividad

humana, pero no todo su contenido. La creatividad incluye aspectos de

conocimiento, estilos de pensamiento, personalidad y motivación, además de esos

componentes en interacción con el ambiente. (Sternberg, 2003c).

Inteligencia práctica

La inteligencia práctica es la capacidad para aplicar el conocimiento a la

solución de los problemas de la vida real. Ello supone aplicar los componentes de

la inteligencia para lograr la adaptación, el modelado y la selección del medio

ambiente en función de la experiencia y de las situaciones de la vida diaria.

Cabe destacar que hay una gran diferencia entre resolver un problema

abstracto y encontrar una solución práctica ante un problema en la vida real. Por

ejemplo, los problemas académicos suelen ser más explícitos y requieren una

respuesta única, no se suelen relacionar con la experiencia diaria de la persona.



Por tanto, la inteligencia académica es útil solamente para la adquisición del

conocimiento académico, mientras que la inteligencia práctica va dirigida a la

adquisición del conocimiento tácito.

El conocimiento tácito es un conocimiento orientado a la acción,

normalmente adquirido sin la ayuda directa de los demás y que permite a los

individuos conseguir sus objetivos personales (Horvath et al. 1994). A menudo

necesita ser inferido por acciones o estamentos, estando relacionado siempre con

usos en situaciones particulares. Una característica de las personas

inteligentemente prácticas es que no intentan simplemente adquirir grandes

cantidades de conocimiento, sino adquirir información sobre los sistemas que no

es accesible para todos.

Interacción entre las tres inteligencias

Cada una de las inteligencias descritas anteriormente hace referencia al uso

de los mismos procesos mentales aplicados a distintas situaciones. Sin embargo,

los tres tipos de habilidades son necesarias de manera conjunta en la resolución de

la mayoría de situaciones. Es por esto que la base de la inteligencia exitosa

consiste en conseguir un equilibrio entre las tres habilidades. El pensamiento

creativo permite generar ideas, que son evaluadas como mejores o peores por el

pensamiento analítico y son utilizadas en el contexto natural por el pensamiento

práctico. Además, es más importante saber cuándo y cómo usar dichos

componentes que simplemente poseerlos (Sternberg, 1997a).

2.2.4. Inteligencia exitosa y alta habilidad

Cabe destacar la diversidad de modelos explicativos sobre la identificación

y estudio de la complejidad cognitiva de los alumnos con superdotación y talento,



en la mayoría de los estudios recogidos en la literatura científica sobre el tema de

la superdotación. Existen modelos basados en capacidades y rendimiento, que

definen la alta habilidad según la capacidad intelectual más elevada que la media

o donde el sujeto de altas habilidades es aquel que es capaz de mostrar un

rendimiento elevado y estable en un área determinada; (2) modelos

socioculturales, donde se reconoce la participación explícita de factores

ambientales en la configuración de la alta habilidad; y (3) Los modelos que

enfatizan los componentes cognitivos, centrados en el estudio de los procesos

mentales subyacentes a la alta habilidad (Genovard, Almeida, Prieto &

Hernández, 2010; Genovard & Castelló, 1990; Prieto, 1997).

Por ejemplo, el modelo propuesto por Marland (1972) sobre los diferentes

tipos de talentos, supuso un avance al diferenciar las altas habilidades en

diferentes campos del talento (alta habilidad intelectual, aptitud académica

específica o talento académico, talento creativo y productivo, altas habilidades de

liderazgo, altas habilidades para las artes visuales o representativas y talentos

psicomotores).

Unos años más tarde, Renzulli (1977) en su teoría, define la superdotación

a partir de tres grandes componentes: alta habilidad, motivación intrínseca y

creatividad. El modelo de Tannenbaum (1986) junto con el de Mönks (1992),

Mönks y Van Boxtel (1988) añaden los aspectos socio-culturales y factores

externos en el estudio de la superdotación (historia del individuo, ambiente socio-

económico). Dichos modelos socioculturales constituyen un gran reto en las

capacidades y en el rendimiento, porque cuestionan su estabilidad y su fiabilidad,

y aportan un grado de crítica y de análisis muy positivo en la práctica educativa de

las personas superdotadas. Como es evidente, proponen planteamientos más

amplios que un CI superior a 120-130, en el estudio de la superdotación.

De una manera paulatina, conforme progresa la sociedad, en la década de

años 80 es cuando se proponen concepciones multidimensionales para estudiar la



alta habilidad, que amplía el campo de la identificación y la atención a la

diversidad (Gardner, 1983, 1999; Sternbeg, 1985a). Es de crucial importancia el

cambio que se introdujo, para el estudio de la superdotación en Europa, en el

European Council for High Ability celebrado en 1992 Budapest (Bulgaria), que

se recoge magistralmente en el trabajo de Mönks y Pflüger (2005).

Son diversos los estudios realizados sobre identificación de alumnos de

altas habilidades utilizando modelos tradicionales. Sin embargo, son escasos los

estudios realizados desde perspectivas más amplias de la inteligencia. De este

modo, la teoría de la inteligencia exitosa (Sternberg, 1997a, 1999c) supone una

nueva alternativa a los planteamientos tradicionales de la inteligencia humana que

permite cambiar algunos de los déficits de concepciones más estrechas sobre

inteligencia y alta habilidad.

A partir de los inicios del nuevo milenio Sternberg y Grigorenko (2002;

2004) estudiaron nuevos modelos orientados a encontrar formas de identificar

alumnos de altas habilidades en diferentes culturas. Recientemente, estos autores

han diseñado una batería de tests basados en la inteligencia exitosa con un doble

objetivo: a) identificar y estudiar la complejidad cognitiva de los estudiantes de

altas habilidades en diferentes culturas; y b) diseñar programas de atención a la

diversidad de estos estudiantes (Bermejo, Ferrándiz, Ferrando & Prieto, 2008;

Ferrando, Tan, Prieto, & Ferrándiz, 2008; Sternberg & Grigorenko, 2008;

Sternberg & Prieto, 2007).

De modo que este nuevo enfoque permite, por una parte, evaluar la

capacidad de los estudiantes para rentabilizar sus puntos fuertes en el manejo de

sus recursos intelectuales (reconocer la existencia de los problemas, definir su

naturaleza; seleccionar los pasos necesarios para resolverlos; combinar los pasos

dentro de una estrategia eficaz; diversificar la representación; determinar la

localización de los recursos para la solución del problema; controlar y supervisar

la solución; y evaluar la solución); por otra, identificar, corregir y compensar las



dificultades en la utilización de dichos recursos cognitivos. Además, en el proceso

de evaluación se consideran las diferencias individuales referidas a la capacidad

de representación y organización mental, incluyendo las diferentes modalidades

que se presentan en el contexto escolar: verbal, matemática y figurativa.

Por tanto, una persona con alta habilidad según el marco de la teoría de la

inteligencia exitosa, es aquella que consiga el desarrollo de las habilidades

necesarias para conseguir el éxito, que previamente haya sido fijado por esa

persona, mediante el uso de las habilidades analíticas, prácticas y creativas. Se

puede demostrar alta habilidad en cada una de las habilidades o en la combinación

de dichas habilidades para lograr el éxito.

Así, hemos de tener en cuenta que un talento analítico es una persona hábil

para analizar, juzgar, criticar, comparar y contrastar, evaluar y explicar. Estos

sujetos son lo que normalmente suelen ser calificados como superdotados, pues

responden adecuadamente en la escuela y en los test tradicionales de inteligencia,

fundamentalmente porque son las habilidades demandadas en ambos casos. Sin

embargo, el hecho de que sean capaces de aprender y analizar ideas no significa

que puedan tener sus propias ideas o aplicar lo aprendido a la vida cotidiana.

Un talento creativo es aquel que manifiesta una gran capacidad para crear,

inventar, descubrir, explorar, imaginar y suponer. Sin embargo, los test

convencionales de inteligencia no pretenden medir la inteligencia creativa. Cabe

destacar el Test de Torrance (Torrance, 1974) que mide la creatividad pero en

situaciones restringidas. En cambio la creatividad es la habilidad para crear ideas

novedosas de alta calidad, de modo que en la teoría de la inteligencia exitosa, se

mide la creatividad con tareas diferentes como por ejemplo, escribir historias

cortas, dibujar, formular anuncios, solucionar nuevos problemas científicos

(Sternberg & Lubart, 1995; Sternberg & O'Hara, 2000).



Un talento práctico es el individuo que posee una gran habilidad para usar,

utilizar, aplicar, implementar y poner en práctica las ideas. El sujeto puede o no

puede ser brillante en su conocimiento formal, pero a menudo se caracteriza por

su conocimiento tácito, es decir, el conocimiento que se necesita saber para tener

éxito en un ambiente diferente al que le han enseñado y que ni siquiera le han

transmitido de forma verbal los conocimientos que necesitaba saber para poder

actuar con éxito en ese ambiente. Por ejemplo, una persona con talento práctico

debe de saber cómo sus acciones afectan a los demás y como éstos se sienten,

analizando las señales no verbales que emiten.

Una persona que es superdotada de forma equilibrada combinando todas

estas habilidades, puede no destacar extremadamente en sus habilidades analíticas,

creativas o prácticas. Pero puede ser capaz de equilibrar los niveles de estas tres

habilidades, sabiendo con mayor precisión cuándo y cómo usarlas que la mayoría

de gente (Sternberg & Grigorenko, 2002).

Los sujetos pueden mostrar su excepcionalidad en una de esas áreas, en

dos de ellas, o en las tres, pero sus áreas de talento pueden desarrollarse en el

proceso de adquisición de la competencia experta en el que se ve inmerso todo

sujeto que desarrolla una tarea específica (Hernández 2010).

2.2.5. Inteligencia exitosa y competencia experta

Sternberg incide en el carácter dinámico de la alta habilidad, a diferencia

de las concepciones tradicionales que apoyan que es un atributo relativamente

estable que se desarrolla en interacción con los factores ambientales y genéticos, y

que analizan la inteligencia con respecto a las diferencias individuales mediante la

obtención de una puntuación de inteligencia general (Sternberg, 1999a).



El modelo propuesto por Sternberg sobre la superdotación, es entendido

como una competencia experta en un área determinada que se encuentra en vías

de desarrollo. La competencia experta es definida como el proceso en curso de

adquisición consolidación de un conjunto de habilidades necesarias para alcanzar

un alto nivel de pericia/maestría en uno o más dominios del desempeño vital

(Sternberg, 1999a; Sternberg & Grigorenko, 2002).

Por tanto, Sternberg considera a un individuo con alta habilidad como

aquel que ha desarrollado y está desarrollando sus habilidades en un área concreta

con el propósito de llegar a ser un experto en ella, usando sus recursos genéticos y

ambientales. De forma que los sujetos con más oportunidades ambientales tienen

más posibilidades para desarrollar la competencia experta. Los superdotados y

talentos serán aquellos que consigan llegar a ser unos expertos en un área concreta

como consecuencia del uso equilibrado de sus habilidades analíticas, creativas y

prácticas para rentabilizar sus fortalezas y compensar sus debilidades (Sternberg,

1999a).

Dicho modelo, se basa en cinco elementos que son: las habilidades

metacognitivas, las habilidades de aprendizaje, las habilidades de pensamiento, el

conocimiento y la motivación (ver figura 2.1).

Las habilidades metacognitivas (metacomponentes) hacen referencia al

conocimiento y control que tienen las personas sobre su cognición. Tienen que ver

con la resolución de problemas, y dichas habilidades metacognitivas son

modificables (Sternberg, 1985a).

Las habilidades de aprendizaje, denominadas en la teoría triárquica como

componentes de adquisición del conocimiento, se dividen en habilidades

explícitas e implícitas. Las habilidades explícitas ocurren cuando se hace un

esfuerzo de forma consciente por aprender, sin embargo, las habilidades implícitas

permiten aprender conocimientos de forma incidental, sin esfuerzos.



Las habilidades de pensamiento (componentes de rendimiento) son tres los

tipos de habilidades de pensamiento, la analítica, la creativa y la práctica. Las

habilidades analíticas permiten analizar, criticar, juzgar, evaluar, comparar, y

contrastar. Las habilidades creativas, permiten crear, descubrir, inventar,

imaginar, suponer e hipotetizar. Las habilidades prácticas permiten aplicar, usar,

utilizar y practicar.

El conocimiento es otro elemento del modelo de competencia experta, y

define dos tipos de conocimientos relevantes en situaciones académicas. El

conocimiento declarativo, que implica actos, conceptos, principios, etc. (es decir,

saber qué). El conocimiento procedimental, relacionado con los procesos y

estrategias (es decir, saber cómo). Con respecto al conocimiento procedimental,

cabe destacar el conocimiento tácito, que implica el conocimiento de cómo

funciona el sistema en que uno opera (Sternberg, Forsythe et al., 2000).

La motivación se puede distinguir entre varios tipos, un primer tipo es

denominado motivación de logro. Las personas que tienen una alta motivación de

logro buscan desafíos y riesgos moderados, se sienten atraídos por realizar tareas

que no son ni muy fáciles ni muy difíciles, son personas luchadoras que tratan de

mejorar su situación y sus logros. Un segundo tipo de motivación es la motivación

de competencia (auto-eficacia) que se refiere a las creencias de la gente sobre su

propia habilidad. Para Sternberg, los expertos necesitan desarrollar un sentido de

su propia eficacia para enfrentarse a las difíciles tareas en el dominio en el que son

expertos. De hecho, esta clase de autoeficacia puede ser el resultado de

recompensas intrínsecas como extrínsecas (Sternberg & Lubart, 1996). Por

supuesto, hay otros tipos de motivación también importantes. Quizás la

motivación es el elemento indispensable necesario para obtener el éxito escolar,

de forma que sin motivación, el alumno ni siquiera intentaría aprender.

Todos los elementos mencionados anteriormente se refieren al individuo,

pero tenemos que tener en cuenta el papel del contexto en cualquier actividad que



se realiza.La característica del modelo es la interacción de sus cinco elementos tal

y como hemos descrito anteriormente, de forma que las personas noveles

adquieren la competencia experta a través de la práctica deliberada.

El elemento principal es la motivación, debido a que sin ella el resto de los

elementos permanecen inertes. La motivación conduce las habilidades

metacognitivas, que activan las habilidades de aprendizaje y pensamiento, que a

su vez proporcionan retroalimentación a las habilidades metacognitivas,

permitiendo así mejorar el nivel de competencia experta. El conocimiento

declarativo y procedimental adquirido a través de la extensión de las habilidades

de aprendizaje y de pensamiento hace que esas habilidades sean usadas de manera

más eficaz en el futuro. Todos estos procesos están afectados y pueden afectan a

los contextos en los que se desarrollan.



NOVATO

Habilidades de aprendizaje

MOTIVACIÓN

Habilidades de pensamiento

EXPERTO

Metacognición Conocimiento

CONTEXTO CONTEXTO

CONTEXTO CONTEXTO

Figura 2.1. Modelo de competencia experta (Sternberg, 1999a)



2.2.6. Modelo WICS: Wisdom, Intelligence and Creativity Synthesized

Sternberg (2005) explica con el modelo WICS el liderazgo, que lo define

mediante la interacción de tres constructos, que son los siguientes: sabiduría,

inteligencia y creatividad sintetizada. Este modelo explica que una persona

necesita creatividad para generar ideas, una inteligencia académica o analítica

para evaluar si son buenas las ideas, y una inteligencia práctica para implementar

las ideas y persuadir a los demás sobre su valor, además de tener sabiduría para

equilibrar los intereses de todas las partes interesadas y garantizar que las acciones

del líder buscan un bien común.

Si la inteligencia convencional de un líder es mucho más alta que las de las

personas que éste conduce, ocurriría que el líder no podría conectarse con las

personas y sería ineficaz. Por tanto, la inteligencia que implica este modelo va

más allá de la convencional, es más amplia en términos de inteligencia para el

éxito.

Se define como la habilidad para lograr el éxito en la vida según las metas

personales y dentro de un contexto sociocultural. Esto conlleva rentabilizar las

fortalezas para corregir las debilidades de cada uno, a través de las habilidades

analíticas, creativas y prácticas, con el propósito de adaptarse al ambiente,

modificarlo o seleccionar otro ambiente más apropiado para conseguir las metas

personales.

El modelo WICS postula que las habilidades creativas y el pensamiento

divergente están relacionadas con el éxito del liderazgo. La creatividad no se

reduce sólo a la habilidad para crear nuevas ideas, sino que conlleva el equilibrio

de las habilidades analíticas, prácticas y creativas para resolver problemas

novedosos. Sternberg considera que las personas creativas son buenos inversores,

para ello utiliza una metáfora de la creatividad basada en la inversión financiera.

Una persona creativa es aquella que sabe “comprar a la baja” y “vender al alza”



en el mundo de las ideas, esto quiere decir que una persona que compra a la baja

quiere adoptar ideas que carecen de valor en un momento determinado pero que

tienen un potencial de desarrollo, para después vender al alza cuando la idea se ha

valorado y provoca una ganancia (Sternberg & Lubart, 1995).

El otro constructo del modelo WICS es la sabiduría, que es definida como

la aplicación de la inteligencia y la creatividad mediadas por valores hacia el logro

de un bien común a través de un equilibrio entre intereses interpersonales,

intrapersonales y extrapersonales, que se consigue a través de la adaptación, la

modificación y/o (c) selección de ambientes (Sternberg, 1998, 2003c).

Los líderes saben equilibrar los intereses de todas las partes implicadas,

incluidos sus propios intereses (intrapersonal), los intereses de los demás

(interpersonal), y otros aspectos del contexto en el que viven (extrapersonal), con

el objetivo de llevar a cabo proyectos que beneficien de forma equilibrada los

intereses de todos.

En ocasiones existen personas muy inteligentes y creativas pero que

fracasan en la consecución de sus objetivos. Por tanto, es necesario tener una serie

de habilidades que permitan dirigir y ajustar de forma efectiva los esfuerzos

propios, los de los demás y teniendo en cuenta el entorno para conseguir los

objetivos planificados. Por eso es muy importante el aspecto de sabiduría, donde

se enmarcan dichas habilidades.

Sternberg (2002) resume en cinco características las personas que son

inteligentes y creativas pero que carecen de este aspecto de sabiduría, y son las

siguientes:

- Indiferencia: creencia de ser tan inteligente que puede hacer lo que quiera

sin preocuparse de las consecuencias.



- Egocentrismo: focalización en uno mismo y en los beneficios propios, sin

tener en cuenta las responsabilidades de los demás.

- Omnisciencia: creencia de saberlo todo sin preocupación por lo que no se

sabe.

- Omnipotencia; creencia de que se puede hacer todo lo que se quiera

porque se es poderoso.

- Invulnerabilidad: creencia de que se puede hacer todo lo que se quiera, sin

importar lo inapropiado o irresponsable de la actuación.

A continuación, en la Figura 2.2 se muestra la relación entre los

constructos del modelo WICS (inteligencia, creatividad y sabiduría) y la teoría

exitosa. La inteligencia que define dicho modelo, está definida en la teoría de la

inteligencia exitosa como el aspecto analítico, la creatividad hace referencia al

aspecto creativo de la inteligencia exitosa, y la sabiduría se corresponde con el

aspecto práctico de la inteligencia exitosa (Sternberg, 2003c).

MODELO WISC

Inteligencia convencional Creatividad Sabiduría

Aspecto analítico Aspecto creativo Aspecto práctico

INTELIGENCIA EXITOSA

Figura 2.2. Relación entre inteligencia convencional, creatividad y sabiduría en la

Teoría de la inteligencia exitosa (Hernández, 2010)



2.3. MEDIDAS DE EVALUACIÓN

Los instrumentos creados por Sternberg que evalúan la teoría triárquica

son el STAT (Sternberg Triarchic Abilities Test), el Rainbow Project, El

Kaleidoscope Project, y la Batería Aurora, que a continuación describiremos.

2.3.1. STAT (Sternberg Triarchic Abilities Test)

Sternberg elabora una medida de la inteligencia que tenga en cuenta el

contexto y la experiencia del individuo, ya que los tests tradicionales de

inteligencia no miden las habilidades o destrezas que empleamos en la vida

cotidiana.

El test STAT (Sternberg Triarchic Abilities Test) está elaborado por

Sternberg (1993), con el objetivo de evaluar la teoría triárquica de la inteligencia a

partir de la medición de las habilidades analíticas, prácticas y creativas.

La inteligencia analítica se refiere a la resolución de problemas

relacionados con las habilidades académicas o intelectuales. Se mide con las

tareas relativas a la aplicación de metacomponentes, componentes de ejecución y

componentes de adquisición de conocimientos, a problemas verbales, figurativos

y numéricos que requieren un análisis y evaluación.

La inteligencia creativa se evaluó por medio de problemas cuyas

soluciones deben ser novedosas y requieren el proceso de “insight” de contenidos

verbales, numéricos y figurativos.

La inteligencia práctica se refiere a la adaptación del sujeto a su medio, al

modelado y a la configuración del ambiente más adecuado y se mide mediante



problemas de contenido verbal, numérico y figurativo, que se relacionan con

aspectos de la vida cotidiana.

Para ello utiliza tres tipos de contenidos: verbal, numérico y figurativo. El

STAT consta de 90 ítems, que se agrupan en nueve subescalas (analítica-verbal,

analítica-numérico, analítica-figurativo; creativa-verbal, creativa-numérico,

creativa-figurativo; práctica-verbal, práctica-numérica, práctica-figurativo). Cada

subescala tiene diez ítems.

Se trata de un test de respuestas de elección múltiple que se administra en

grupo, y la edad de aplicación según las diferentes versiones experimentales de la

prueba va desde los cuatro años hasta la edad adulta. El nivel E va dirigido a

alumnos de 7 y 9 años y el nivel H está destinado a alumnos de Educación

Secundaria.

El STAT sirve para detectar tanto individuos con altas habilidades como

para evaluar déficits intelectuales y la inteligencia en general (Rojo, 1996). No

tiene límite de tiempo, ya que se trata de ver como los alumnos utilizan las

estrategias de pensamiento. Normalmente en la aplicación del STAT se establecen

dos sesiones de una hora y media cada una.

Para la corrección de la prueba, las puntuaciones se obtiene de forma

separada de forma que se puedan medir las tres modalidades de lenguaje (verbal,

numérica y figurativa) y valorar las tres inteligencias (individual o académica,

experiencial o creativo, y práctica) (Rojo, 1996).

La distribución de las escalas en las tres inteligencias y las tres

modalidades de contenido es la siguiente:



Tabla 2.1

Distribución de las pruebas STAT según inteligencia y contenido

INTELIGENCIA

INDIVIDUAL O

ACADÉMICA

INTELIGENCIA

PRÁCTICA

INTELIGENCIA

EXPERIENCIAL

O CREATIVA

VERBAL SUBESCALA 1 SUBESCALA 4 SUBESCALA 7

NUMÉRICO SUBESCALA 2 SUBESCALA 5 SUBESCALA 8

FIGURATIVO SUBESCALA 3 SUBESCALA 6 SUBESCALA 9

Las nueve subescalas son las siguientes (Sternberg, Castejón, Prieto,

Hautamaki, & Grigorenko, 2001):

1. Analítica-verbal: evalúa las habilidades de comprensión verbal que se

valoraban en los test de vocabulario de sinónimos y antónimos tradicionales.

Se trata de descubrir los significados de neologismos (palabras artificiales)

en contextos naturales. Los alumnos ven una palabra nueva incrustada en un

párrafo y tienen que deducir su significado por el contexto.

Con el STAT se pretende medir el proceso a diferencia de los test

tradicionales que tenían como objetivo medir el producto, por tanto el test mide la

capacidad para aprender y no los conocimientos previos.



Sternberg mediante la teoría triárquica evalúa habilidades verbales en el

contexto donde surgen, ya que a través de éste se puede medir la capacidad para

procesar la información (Sternberg, 1991).

2. Analítica-numérico: se mide a través de tests de series de razonamiento

inductivo, utilizando un lenguaje numérico. Los alumnos tienen que decir qué

numero debería ser el próximo en una serie de números.

3. Analítica-figurativo: evalúa las habilidades de clasificación y de

razonamiento analógico, parecidas a las analogías figurativas que aparecen en los

tests de Factor “g” como el de Raven o Cattell.

Por tanto, consiste en matrices, los alumnos tienen que completar la

entrada inferior derecha que falta de una matriz a partir de una serie de opciones.

4. Práctica-verbal: los ítems se presentan mediante tareas verbales de

problemas cotidianos, la solución de éstos requiere un análisis de los datos que se

presentan.

En el test se presenta una serie de problemas en la vida cotidiana de un

adolescente y hay que seleccionar la opción que mejor resuelve cada problema.

5. Práctica-numérica: se evalúa la resolución de problemas cotidianos que

precisan la solución de la puesta en práctica de procesos de razonamiento

numérico.

6. Práctica-figurativo: se emplean habilidades de planificación efectiva y

procesos de razonamiento inferencial. Se le presentan al sujeto mapas o diagramas

donde aparecen situaciones de la vida cotidiana.



Es decir, consiste en planificar una ruta, para ello se presenta un mapa de

un área y hay que responder a las preguntas acerca de cómo orientarse

eficazmente a través de la zona representada por el mapa.

7. Creativa-verbal: se pretende valorar el insight mediante preguntas de

contenido verbal cuya solución requiere un pensamiento novedoso. El alumno

tiene que resolver analogías verbales.

8. Creativa-numérico: se valora en una modalidad numérica la capacidad

para resolver situaciones novedosas con problemas de matrices con números y

símbolos. Se trata de operaciones con nuevos números, hay que resolver

problemas matemáticos con reglas para las operaciones con números nuevos.

9. Creativa-figurativo: hace referencia a problemas de series figurativas,

que implican una o más transformaciones, y así completar la serie. Se aplican las

relaciones de “zapping” (de orden superior) entre los términos de una serie de

figuras.

En el nivel H dirigido para Secundaria, había también tres artículos de

ensayo, cada uno destacando las habilidades analíticas, creativas y prácticas. Las

subescalas son las siguientes:

10. Ensayo analítico: los estudiantes tienen que analizar las ventajas y

desventajas de contar con la policía o guardias de seguridad en un edificio de la

escuela.

11. Ensayo creativo: los estudiantes tienen que describir cómo iban a

reformar su escuela para crear una escuela ideal.

12. Ensayo práctico: los estudiantes tienen que especificar un problema en

su vida y dar tres soluciones prácticas para resolverlo.



En el nivel E dirigido a Primaria, tiene una subescala 10 dirigida a los

procesos de automatización y rapidez, que se presenta en modalidad verbal,

numérica y figurativa.

Con respecto a la automatización en la modalidad verbal, exige establecer

dos categorías (verbales y consonantes) y decidir a cuál de éstas pertenece una

serie de letras. A esto se le añade la rapidez de ejecución (Rojo, 1996).

La automatización en la modalidad numérica, requiere que el alumno

realice juicios rápidos sobre la pertenencia o no de una serie de números a las

categorías pares o impares.

La automatización en la modalidad figurativa, establece comparaciones

entre pares de figuras, y hay que determinar las que se presentan como modelo a

seguir.

2.3.2. Rainbow Project: una alternativa a la evaluación tradicional

El Rainbow Proyect, realizado por Sternberg, The Rainbow Colaborators

& University of Michigan (2004), tuvo como objetivo diseñar tareas orientadas a

valorar la inteligencia creativa y práctica que pudieran utilizarse de manera

complementaria junto con los famosos tests americanos SAT (Scholastic

Assessment Test), que miden habilidades analíticas de dominio verbal y

matemático, con el fin de evaluar a los estudiantes para la admisión a la

Educación Superior (primeros años universitarios).

El Rainbow Project es un suplemento al test STAT, y está basado en la

teoría de la inteligencia exitosa, evaluando habilidades analíticas, prácticas y

creativas. Consiste en las tareas de elección múltiple contenidas en el STAT,



además de seis tareas nuevas para medir las habilidades creativas y prácticas y una

tarea de ensayo.

En cuanto a las habilidades creativas, se añadieron tres tests adicionales

que fueron los siguientes: viñetas, historias escritas e historias orales.

En el test de Viñetas, los participantes recibieron cinco viñetas de los

archivos de New Yorker, pero con el título de la viñeta eliminado. Los

participantes debían elegir tres viñetas y dar un título para cada una de ellas. Dos

jueces valoraron todas las viñetas en función de la inteligencia, el humor y la

originalidad. La puntuación de la creatividad estaba formada por la suma de las

calificaciones individuales de cada dimensión.

El test de Historias escritas consiste en que los participantes escriban dos

historias, disponen de 15 minutos para cada una, y deben elegir entre los

siguientes títulos: A Fifth Chance, 2983, Beyond the Edge, The Octopus´s

Sneakers, It´s Moving Backwards y Not enough time.

Un equipo de cuatro jueces fue entrenado para evaluar las historias en

cuanto a la originalidad, complejidad, evocación emocional y descripción.

En el test de Historias orales se presentan a los participantes cinco fichas

que contienen un conjunto de imágenes sobre un tema. Es decir, los participantes

pueden tener una ficha con imágenes sobre un tema musical, o de dinero, o de

viajes…etc. Entonces el participante elige una ficha con un tema y tiene 15

minutos para formular una historia corta y dictarla en una grabadora. El tiempo

del dictado es como máximo cinco minutos de duración. Después se vuelve a

repetir el proceso, y en total cada participante debe realizar un total de dos

historias.



Un total de seis jueces son entrenados para evaluar las historias con

respecto a la originalidad, complejidad, evocación emocional y capacidad

descriptiva.

Con respecto a la evaluación de las habilidades prácticas, se añadieron tres

tests para responder a situaciones del mundo cotidiano, dichos tests son:

inventario de situaciones cotidianas, cuestionario de sentido común, y

cuestionario de la vida escolar.

El inventario de situaciones cotidianas se presenta mediante un video a los

participantes con siete viñetas que reflejan problemas que aparecen en la vida

normalmente, como por ejemplo se le pide que escriba una carta de

recomendación para alguien que no conoce muy bien.

En el cuestionario de sentido común aparecen 15 viñetas con problemas

relacionados con situaciones en una empresa como la gestión de tareas o la

manipulación de una situación de trabajo competitivo.

El cuestionario de la vida escolar tiene 15 viñetas, las cuales reflejan

problemas en general relacionados con la vida en la universidad mediante

situaciones como ir a la oficina del tesorero o hacer frente a un compañero de

cuarto complicado.

2.3.3. Kaleidoscope Project

El Kaleidoscope Project (Sternberg, 2009; Sternberg, 2010b; Sternberg &

Coffin, 2010) ha sido utilizado durante los últimos años para admitir a estudiantes

en la Universidad de Tufts. Consiste en la evaluación de los alumnos mediante

ensayos analíticos, creativos, prácticos y habilidades de sabiduría. Los alumnos



deben de completar los ensayos y demostrar sus habilidades analíticas, creativas,

prácticas y de sabiduría y otros aspectos.

Ejemplos de preguntas para medir las habilidades creativas pueden ser:

“La finalidad de la MTV” o “Confesiones de un acosador de un Instituto”, otra

pregunta para medir la creatividad sería preguntar a los alumnos qué sería del

mundo como si un acontecimiento histórico hubiera sucedido de otra forma, como

por ejemplo, si los nazis hubieran ganado la Segunda Guerra Mundial. Además,

otra pregunta no verbal evalúa las habilidades creativas, y da la oportunidad a los

estudiantes de diseñar un producto nuevo o un anuncio para un nuevo producto.

En cuanto a las preguntas que requerían habilidades prácticas, un ejemplo

consistía en preguntar a los alumnos como podían persuadir a sus amigos sobre

una idea que no fuera popular. Un ejemplo de una pregunta basada en las

habilidades de sabiduría, era preguntar cómo una pasión que podían tener se

pudiera aplicar hacia un bien común.

Aunque las respuestas a este tipo de cuestiones se valoran de manera

holística, se fundamentan en criterios agrupados en categorías. Por ejemplo, para

valorar las tareas que exigen creatividad, ésta se valora en términos de novedad,

cualidad, relevancia o pertinencia según la tarea. Mientras que las tareas que

exigen poner a prueba los componentes analíticos se evalúan respecto a la

organización, calidad de los análisis, la lógica y equilibrio entre las destrezas.

2.3.4. Batería Aurora

La Batería Aurora (Chart, Grigorenko, & Sternberg, 2008) evalúa la

inteligencia exitosa de Sternberg, está diseñada para identificar alumnos

superdotados y talentos. Utiliza una serie de tareas para evaluar las habilidades



analíticas, prácticas y creativas, mediante tres tipos de contenido (verbal,

numérico y figurativo).

La Batería Aurora fue diseñada como una alternativa a los métodos

tradicionales para evaluar alumnos con altas habilidades de entre nueve y doce

años. Evalúa los patrones de las capacidades más amplios que los evaluados por

instrumentos de identificación de altas capacidades más tradicionales.

Está compuesto por diferentes instrumentos: a) tareas para evaluar las

diferentes habilidades analíticas, prácticas y creativas; b) entrevistas con los

padres; c) evaluación de las habilidades de los alumnos por parte de los

profesores; d) escalas de observación. A continuación se exponen los

instrumentos que componen la Batería Aurora:

- Aurora-a: consta de diecisiete subtests para evaluar las habilidades

analíticas, creativas y prácticas de la teoría de la inteligencia exitosa de

Sternberg. Se utilizan tres modalidades de lenguaje (verbal, figurativo y

numérico).

- Aurora-g: está compuesta por nueve subtests para evaluar el factor g, de la

misma manera que en los test tradicionales (Sternberg et al., 2006).

- Aurora-i: consiste en una entrevista semi-estructurada con los padres que

explora diversas capacidades del niño que se muestran durante las

actividades de tiempo libre, actividades con amigos y familiares y

actividades escolares realizadas en casa.

- Aurora-r: es la escala de evaluación dirigida a profesores para evaluar las

habilidades de sus alumnos en cuanto a la memoria, habilidades analíticas,

prácticas y creativas que se demuestran en la clase con actividades. La



escala trata de evaluar situaciones y tareas de clase (en lugar de observar el

desempeño académico), así como las habilidades sociales de los alumnos

en el aula.

- Aurora-o: proporciona información complementaria a los otros

instrumentos, consistiendo en la observación directa de los alumnos por

parte de especialistas en educación.

- Aurora-s: consta de 20 cuestiones para que los estudiantes se evalúen su

autoconcepto académico en cuanto a memoria, habilidades analíticas,

prácticas y creativas en los dominios verbales, numéricos y figurativos.

Hay cinco cuestiones por cada habilidad y se dividen en los tres dominios,

con un total de 60 ítems.

BATERÍA AURORA

TEST PAPEL Y LÁPIZ INFORMES AUTOCONCEPTO OBSERVACIÓN

Aurora-a Aurra-g Aurora-i Aurora-r Aurora-s Aurora-o

(17 subtests) (9 subtests)

Series Figurativo Padres: Escalas: La figura

Clasificaciones Verbal Entrevistas Profesores Rotación mental

Analogías Numérico Mira y construye

Analítica Creativa Práctica

Figurativo Tangramas Portadas de libro Cortes de Papel

Barcos conectados Múltiples usos Sombras de juguete

Verbal

Palabras

homónimas

Conversaciones

inanimadas Titulares “tontos”

Metáforas limitadas Lenguaje figurativo Decisiones

Numérico

Tarjetas

matemáticas Conversaciones

numéricas

Mapas logísticos

Álgebra Cambio de dinero

Figura 2.3. Composición de la Batería Aurora (Hernández, 2010)



Batería Aurora. Inteligencia Analítica

La inteligencia analítica (IA) o académica es la capacidad para razonar y

pensar con lógica cuando se trabaja en actividades relacionadas con la escritura, el

debate, la solución de problemas matemáticos y la investigación. Para valorar la

inteligencia analítica se utilizarán seis subtests - Palabras homónimas, Metáforas

limitadas, Tarjetas matemáticas, Álgebra, Tangramas, y Barcos conectados -, cuyo

objetivo es valorar las habilidades o componentes de la inteligencia analítica tales

como: a) reconocer la existencia de los problemas; b) definir su naturaleza; c)

seleccionar los pasos necesarios para resolverlos; d) combinar los pasos dentro de

una estrategia eficaz; e) diversificar la representación; f) determinar la

localización de los recursos para la solución del problema; g) controlar y

supervisar la solución y h) evaluar la solución.

Las actividades de la inteligencia analítica evalúan la capacidad para

resolver problemas, juzgar la calidad de las ideas o tomar decisiones en el

contexto académico.

Para ello, se utilizan actividades de respuestas múltiples que se presentan

en tres modalidades de lenguaje (figurativo, verbal y numérico). Los subtests son

los siguientes:

- Palabras homónimas. Consta de 20 ítems, en los que se pide a los niños

que completen una frase con dos palabras con la misma pronunciación pero que

tengan significados distintos. Se han incluido tanto palabras homófonas como

homógrafas. Se evalúa el nivel de vocabulario y la flexibilidad en el uso de las

palabras dependiendo del contexto.

- Metáforas limitadas. Consta de nueve ítems a partir de los cuales se les

pide a los alumnos que expliquen la relación aparente entre dos elementos que no

están relacionados. Se valora la codificación, combinación y comparación



selectiva. Las comparaciones, metáforas y símbolos sirven para establecer

relaciones remotas que son características del pensamiento creativo.

- Tarjetas matemáticas. Consta de cinco ítems que contienen una serie de

números y letras, éstas tienen un valor previamente establecido. Uno de los dígitos

ha sido reemplazado por una letra, el alumno debe descubrir de qué dígito se trata.

- Álgebra. Consta de cinco ítems o problemas matemáticos, cuyo objetivo

es resolver dichos problemas, cuya solución exige utilizar operaciones básicas y

comprender un lenguaje de cierta complejidad.

- Tangramas. Consta de 10 ítems, en los que se pide al alumno que

complete una figura dada a partir de una serie de piezas. Valora los procesos de

razonamiento abstracto como la capacidad de análisis-síntesis, las relaciones

espaciales, los procesos lógicos y las estrategias de resolución de problemas.

- Barcos conectados. Consta de 10 ítems cuyo objetivo es valorar la

habilidad para descubrir las relaciones complejas entre los tipos de amarre que se

dan entre una serie de dibujos o fotografías de barcos. Son tareas que exigen

establecer relaciones espaciales complejas.

Batería Aurora. Inteligencia Práctica

La inteligencia práctica (IP) es la capacidad para aplicar el conocimiento a

la solución de los problemas de la vida real. La IP supone aplicar los componentes

de la inteligencia para lograr la adaptación, el modelado y la selección del medio


La inteligencia práctica se valora mediante seis subtests: Mapas logísticos,

Cambio de dinero, Decisiones, Titulares “tontos”, Sombras de juguetes, y Cortes



de papel. Estas actividades están orientadas a valorar la eficacia del alumno para

utilizar sus recursos intelectuales para resolver situaciones de la vida diaria.

Las actividades de la inteligencia práctica evalúan la capacidad para

resolver problemas, juzgar la calidad de la ideas o tomar decisiones en el mundo

real. Para ello, se utilizan actividades de respuestas múltiples que se presentan en

tres modalidades de lenguaje (pictórico, verbal y numérico). Los subtests son:

- Mapas logísticos. Consta de 10 ítems cuyo objetivo es valora la

capacidad para: planificar y diseñar la ruta más rápida y eficaz para hacer las

diferentes tareas. Requiere el uso de las siguientes habilidades: planificación

precisa; manejo de relaciones espaciales; utilizar el tiempo necesario para hacer

una buena planificación; usar de manera eficaz el conocimiento para hacer el plan;

utilizar los recursos de manera flexible para cambiar el plan; encontrar nuevas

fuentes de información para establecer la planificación.

- Cambio de dinero. Consta de cinco ítems cuyo objetivo es resolver

diferentes situaciones y problemas en las que se utiliza el uso y manejo del dinero

en la vida diaria. Implica rapidez y flexibilidad para manejar el dinero y su valor.

- Decisiones. Consta de tres ítems, donde se presentan al alumno unas

situaciones y problemas que se pueden presentar en su vida diaria y cuya solución

exige decidir qué hacer y qué alternativas elegir, para ello ha de valorar las

ventajas y desventajas que puede tener la decisión tomada. Dicho proceso implica

hacer uso del razonamiento y procesos de pensamiento para elegir una decisión a

un problema que se le presente en la vida. Para tomar una decisión, el niño

necesita conocer, comprender y analizar la situación, para así poder darle

solución. Aunque los problemas y situaciones de las tareas son simples y

cotidianos, la toma de decisiones exige considerar las consecuencias de una mala

o buena elección.



- Titulares “tontos”. Consta de once ítems, en los cuales el alumno tiene

que proponer titulares que tengan doble significado para un periódico, en esta

actividad se pide a los alumnos que descubran el significado “tonto” de los

titulares.

- Sombras de juguetes. Consta de 8 ítems orientados a descubrir las

diferentes perspectivas que proyectan juguetes iluminados desde un determinado

ángulo. El niño debe descubrir que sombra corresponde al ángulo del que viene la

luz. Se valora la perspectiva y el uso de las relaciones espaciales.

- Cortes de papel. Consta de 10 ítems mediante las cuales se muestran

fotos de diferentes papeles doblados sobre sí mismos y en los que se realizan

distintos cortes de tijera. El objetivo es valorar las relaciones espaciales.

En definitiva, los subtests evalúan las inteligencias utilizando tres

dominios o lenguajes: verbal, numérico y figurativo (Sternberg, Castejón et al.,

2001; Sternberg, 1985a; Sternberg, Prieto, & Castejón, 2000; Sternberg & Prieto,

2007). El empleo de tres dominios trata de asegurar que los estudiantes que

trabajan bien con una forma particular de representación, pero no con otra, se les

da la oportunidad de mostrar sus habilidades. La evaluación utilizando este tipo de

tareas nos permitía entender el papel de la inteligencia analítica y práctica para

explicar la alta habilidad (superdotación y talento).

Batería Aurora. Inteligencia Creativa

La Inteligencia creativa (IC) es la capacidad para dar soluciones nuevas y

no convencionales a situaciones y problemas que suceden en la vida cotidiana. Es

necesario el uso de habilidades necesarias para crear, imaginar, inventar,

descubrir, especular e hipotetizar.



Para evaluar la inteligencia sintética o creativa se utilizan cinco subtests -

inventar títulos para portadas de libros, enumerar usos diferentes para objetos

familiares, conversaciones inanimadas entre objetos, uso del lenguaje figurativo

dentro de sentencias y conversaciones numéricas. A continuación, se describen:

- Portadas de libros. Consta de 5 ítems. El sujeto tiene que imaginar y

escribir una historia y ponerle un título a partir de un dibujo que podría ser la

portada de un libro. Dicha tarea requiere pensamiento abstracto.

- Múltiples usos. Consta de 5 ítems. El alumno tiene que escribir distintos

usos para objetos comunes como un martillo o un bastoncillo de los oídos.

Conlleva redefinir el uso del objeto y valora la capacidad para utilizar los

conocimientos previos o información adquirida de manera nueva y distinta. Lleva

consigo la flexibilidad de pensamiento y habilidad para ofrecer nuevas

interpretaciones o significados ante objetos familiares para darles nuevos usos.

Por tanto, evalúa la capacidad para redefinir y encontrar usos, funciones y

aplicaciones distintas a las que tienen normalmente.

- Conversaciones inanimadas. Consta de 10 ítems. El alumno tiene que

escribir la conversación que podrían tener entre objetos inanimados, como por

ejemplo un cuchillo y un tenedor o la sal y la pimienta. Se valora la originalidad.

- Lenguaje figurativo. Consta de 12 ítems. Se presentan dichos de origen

popular y refranes, y el alumno tiene que decir el significado de dichas

expresiones eligiendo la opción correcta entre las cuatro opciones que se

presentan.

- Conversaciones numéricas. Consta de 7 ítems. Se muestran a los

alumnos unos dibujos de números en distintas situaciones: ejemplo, un tres y un

nueve sonriendo y hablando entre ellos y se les pide a los alumnos que expliquen

qué está sucediendo entre ellos.



Salvo el subtest de Lenguaje figurativo, los cuatro subtests descritos son de

respuesta abierta. Dichas actividades se valoran por dos jueces, cada juez valora la

originalidad, complejidad, imaginación, precisión y flexibilidad del alumno

cuando trata de resolver los problemas anteriormente mencionados.

Tabla 2.2

Composición de la Batería Aurora (Chart, Grigorenko & Sternberg, 2008)

Inteligencia

Analítica

Inteligencia

Práctica

Inteligencia

Creativa

Subtests

Figurativos

Tangramas

(10 ítems) (OM)

Barcos conectados

(10 ítems) (OM)

Cortes de papel

(10 ítems) (OM)

Sombras de juguete

(8 ítems) (OM)

Portadas de libro

(5 ítems) (PA)

Usos múltiples

(5 ítems) (PA)

Subtests

Verbales

Palabras homónimas

(20 ítems) (CI)

Metáforas limitadas

(9 ítems) (PA)

Titulares “tontos”

(11 ítems) (CI)

Decisiones

(3 ítems) (CI)

Conversaciones inanimadas

(10 ítems) (PA)

Lenguaje figurativo

(12 ítems) (OM)

Subtests

Numéricos


(5 ítems) (CI)

Álgebra

(5 ítems) (CI)

Mapas logísticos

(10 ítems) (CI)

Cambio de dinero

(5 ítems) (CI)

Conversaciones numéricas

(7 ítems) (PA)

Nota. OM: Opciones Múltiples; PA: Preguntas abiertas que deben ser marcadas por una persona usando

una escala de calificación; CI: Respuestas Correctas o Incorrectas.

Beneficios y déficits de la Batería Aurora

La Batería Aurora se diseñó como un instrumento de identificación de

alumnos excepcionales, aportando evaluaciones más dinámicas para abordar la

complejidad cognitiva de los alumnos superdotados y talentos.



Además puede usarse como una alternativa a los tests tradicionales de la

inteligencia, tanto como un complemento en la identificación de superdotados y

talentos como para seleccionar programas de superdotación más especializados,

pudiéndose usar sólo una parte del Aurora-a (Hernández, 2010).

Cabe destacar que no existe ningún test que pueda evaluar de forma

completa el perfil de la alta habilidad, de forma que la Batería Aurora es un

instrumento que puede utilizarse a la misma vez que otros test, de forma que

aporten una mayor información sobre el alumnado.

Las ventajas de la Batería Aurora es que es un test multicultural, ha sido

traducida y adaptada por distintos grupos de investigación en Inglaterra, Rusia,

Arabia Saudí, Chile y España. El perfil del alumno que muestra destaca los puntos

fuertes y débiles y ayuda a poder rentabilizar los puntos fuertes para compensar

los débiles. Para explicar el alto rendimiento o competencia evalúa cómo

interactúan los recursos cognitivos. Evalúa mediante nuevos procedimientos la

relación entre las habilidades y la pericia o competencia de su aplicación. Diseña

metodologías para explicar la pericia y la competencia experta en la vida escolar y

profesional (Hernández, 2010; Soto, 2012).

Cabe decir que supone una alternativa novedosa para la identificación y

conocimiento de los alumnos de altas habilidades, debido a que los tests

tradicionales y el rendimiento académico no llegan a identificar a todos los tipos

de alumnos excepcionales, ya que la Batería Aurora evalúa no sólo las habilidades

académicas o analíticas, sino las habilidades prácticas y creativas a diferencia de

las medidas tradicionales que sólo evalúan aspectos académicos.

Entre los inconvenientes encontrados es que al haber sido creada hace

relativamente poco tiempo, aún no existen muchos estudios que muestren la

fiabilidad y la validez de dicha batería. Además resulta difícil realizar la

traducción y adaptación de la batería a un contexto determinado, y según Soto



(2012) en la evaluación de las habilidades creativas influye de forma negativa la

gran carga verbal que contienen para evaluar la creatividad.

2.4. CONCLUSIONES

Primero, la teoría triárquica de la inteligencia y la reformulación posterior

que hace de la misma en la teoría de la inteligencia exitosa, ha supuesto una base

más amplia para entender la inteligencia, que el resto de teorías sobre inteligencia

propuestas a lo largo de la historia. La teoría triárquica se compone por tres

subteorías: una componencial, que relaciona la inteligencia con el mundo interior

del individuo; una experiencial, que relaciona la inteligencia tanto con el mundo

interior como con el exterior del individuo; y una contextual, que relaciona la

inteligencia con el mundo exterior que rodea al sujeto (Sternberg et al., 2011).

Segundo, hemos descrito la teoría de la inteligencia exitosa que se define

como (1) la habilidad para conseguir los objetivos marcados en la vida dentro de

un contexto socio-cultural; (2) consiste en aprovechar los puntos fuertes y

compensar o corregir las debilidades o deficiencias de cada uno; (3) con el fin de

adaptarse al ambiente, modificar o seleccionar entornos favorables; y (4) para ello

es necesario combinar las habilidades analíticas, creativas y prácticas (Sternberg,

1997a, 1999c).

La teoría de la inteligencia exitosa defiende la existencia de unos

componentes que son universales y comunes a todas las culturas, y que actúan

para lograr definir un problema y formular las estrategias para solucionarlo. Estos

componentes son: metacomponentes, componentes de ejecución, y componentes

para la adquisición de conocimiento. Además hay tres tipos de habilidades

necesarias para resolver la mayoría de situaciones, y se debe conseguir un

equilibrio entre estas habilidades (creativas, analíticas y prácticas). El



pensamiento creativo permite generar ideas, que son evaluadas como mejores o

peores por el pensamiento analítico y son utilizadas en el contexto natural por el

pensamiento práctico. Además, es más importante saber cuándo y cómo usar

dichos componentes que simplemente poseerlos (Sternberg, 1997a).

Tercero, hemos reflejado como enfoca dicha teoría la alta habilidad, un

individuo con alta habilidad es aquel que consigue el desarrollo de las habilidades

necesarias para conseguir el éxito, que previamente haya sido fijado por ese

sujeto, mediante el uso de las habilidades analíticas, prácticas y creativas. Se

puede demostrar alta habilidad en cada una de las habilidades o en la combinación

de dichas habilidades para lograr el éxito. Sternberg considera a un individuo con

alta habilidad como aquel que ha desarrollado y está desarrollando sus habilidades

en un área concreta con el propósito de llegar a ser un experto en ella, usando sus

recursos genéticos y ambientales. De forma que los sujetos con más oportunidades

ambientales tienen más posibilidades para desarrollar la competencia experta. Los

superdotados y talentos serán aquellos que consigan llegar a ser unos expertos en

un área concreta como consecuencia del uso equilibrado de sus habilidades

analíticas, creativas y prácticas para rentabilizar sus fortalezas y compensar sus

debilidades (Sternberg, 1999a).

Cuarto, hemos considerado pertinente destacar el modelo WICS (Wisdom

Intelligence and Creativity Synthesized, Sternberg, 2003c) mediante el cual

Sternberg explica el liderazgo con la interacción de tres constructos, que son los

siguientes: sabiduría, inteligencia y creatividad sintetizada. Este modelo explica

que una persona necesita creatividad para generar ideas, una inteligencia

académica o analítica para evaluar si son buenas las ideas, y una inteligencia

práctica para implementar las ideas y persuadir a los demás sobre su valor,

además de tener sabiduría para equilibrar los intereses de todas las partes

interesadas y garantizar que las acciones del líder buscan un bien común.



Quinto, para evaluar la teoría triárquica, Sternberg diseñó varios tests de

inteligencia. El STAT fue el primer test basado en dicha teoría con la evaluación

de las habilidades analíticas, prácticas y creativas. Años después mejoró este

instrumento con otro denominado el Rainbow Project que actuaba como un

suplemento al test STAT y medía también habilidades creativas y prácticas, el

objetivo era evaluar la competencia de los estudiantes para ingresar en la

universidad. Además diseñó el Kaleidoscope Project para admitir a estudiantes en

la Universidad de Tufts, que contenía las ideas del Rainbow Project, pero incluía

la evaluación del constructo de sabiduría. Por último, diseñó la Batería Aurora

para evaluar la inteligencia analítica, práctica y creativa, y los contenidos son de

carácter verbal, figurativo y numérico.

Los instrumentos creados por Sternberg ofrecen una alternativa de

evaluación en contraposición de las medidas tradicionales o de CI, en cuanto a la

identificación de las habilidades y las necesidades de los estudiantes tanto de altas

habilidades como la población normal.

Sexto, la teoría de la inteligencia exitosa nos ofrece herramientas para

ayudar a los estudiantes a desarrollar su potencial a través de las habilidades

analíticas, prácticas y creativas, y compensar sus debilidades, además de una

novedosa metodología para desarrollar las habilidades de los alumnos

superdotados y talentos en función de su perfil cognitivo.

Capítulo 3.Estudios sobre la validación de la teoría de la inteligencia exitosa de Robert Sternberg


CAPÍTULO 3

ESTUDIOS SOBRE LA VALIDACIÓN DE LA

TEORÍA DE LA INTELIGENCIA EXITOSA DE

ROBERT STERNBERG

INTRODUCCIÓN

En este capítulo analizamos una recopilación de diferentes estudios

empíricos publicados hasta la fecha, sobre la validación de la teoría exitosa

formulada por Sternberg. Para mostrar una estructura clara hemos dividido los

estudios en teorías implícitas, las cuales muestran las aportaciones de las personas

cuando se refieren al concepto de inteligencia, y estudios de teorías explícitas,

donde se pone a prueba la teoría que el investigador quiere demostrar, en este caso

es nuestro propósito analizar la teoría exitosa de Sternberg.



Los estudios sobre teorías explícitas estarían divididos a nuestro juicio en

dos tipos diferentes. Por un lado, para la validación interna hemos examinado a

través de los estudios empíricos, las medidas de evaluación creadas por Sternberg

para medir su teoría de la inteligencia exitosa. Los instrumentos creados por

Sternberg, recordemos que son el STAT, el Rainbow Project, el Kaleidoscope

Project y el último creado hasta hoy es la Batería Aurora, el cual analizamos con

detenimiento debido a que nuestro trabajo empírico versa sobre este cuestionario.

Por otro lado, aludimos a estudios sobre la validación externa de la teoría

exitosa de Sternberg. Hemos considerado pertinente incluir estudios basados en

dicha teoría que se han realizado en otras culturas, tales como poblaciones de

Kenya, Alaska, Rusia, donde queremos mostrar la disociación entre la inteligencia

convencionalmente denominada como académica y la inteligencia práctica y

creativa.

Además indagamos en estudios instruccionales propios de nuestro ámbito

de investigación, en los cuales observamos el rendimiento de los alumnos tanto si

son enseñados bajo el marco de la teoría exitosa, como si son instruidos mediante

la enseñanza tradicional.

Por último, estimamos de gran trascendencia hacer referencia a estudios

empíricos sobre la inteligencia práctica, fundamentados en el concepto de

conocimiento tácito, no solamente en el aula, sino traspasando las fronteras a otros

ámbitos como en el campo profesional, que tienen su fundamento en la predicción

del éxito en la vida profesional.



3.1. ESTUDIOS SOBRE TEORÍAS IMPLÍCITAS DE LA INTELIGENCIA

Tal y como mencionamos anteriormente, los estudios sobre las teorías

implícitas de la inteligencia consisten en una serie de investigaciones sobre la

concepción de la inteligencia que se hacen consultando a las personas.

Hay una serie de razones por las que las teorías implícitas son dignas de

estudio. Primera, los psicólogos necesitan entender como las personas conciben

las construcciones sobre el concepto de inteligencia y comprender las teorías

implícitas les permite hacerlo. Segundo, las teorías implícitas forman las bases de

las teorías explicitas; las teorías explícitas suelen tener su base de origen en la

teoría implícita de un teórico. Tercero, la gran mayoría de los juicios hechos en el

mundo sobre la inteligencia están fundamentados en las bases de las teorías

implícitas de las personas, y no están basadas en las puntuaciones de los test de

inteligencia. Por ejemplo, los profesores juzgan a los estudiantes según sus

propias teorías implícitas de la inteligencia; si estas teorías implícitas difieren de

aquellas de las familias de las cuales proceden los niños, estos serían propensos a

ser juzgados como menos capaces porque las habilidades que ellos tienen quedan

fuera del rango de las teorías implícitas de los profesores (Okagaki & Sternberg,

1993).

En este sentido, en un estudio realizado en EEUU se encontró que las

concepciones de inteligencia de las personas van más allá de un factor de

inteligencia general (g), incluyendo la resolución de problemas prácticos, la

habilidad verbal, y las competencias sociales (Sternberg,Conway, Ketron &

Bernstein, 1981). Además, podemos encontrar que las concepciones de

inteligencia por parte de los expertos también van más allá de g, dependiendo del

campo en el cual trabaja dicho experto (Sternberg, 1985b).

Una serie de investigadores han examinado las teorías implícitas de la

inteligencia alrededor del mundo, especialmente en África (e.g., Berry, Poortinga,



Segall, & Dasen, 1992; Cole, 1996; Mpofu, 1993; Mundy-Castle, 1967; Serpell,

1993; Wober, 1974; citado en Sternberg & Kaufman, 1998 y en Sternberg, 2003a),

encontrando en cada caso que las concepciones de inteligencia van más allá de

“g”.

En un estudio realizado en Taiwan, las concepciones de la inteligencia de

las personas de nacionalidad china dieron lugar a cinco factores (Yang &

Sternberg, 1997): habilidades cognitivas (un factor muy similar al de g),

habilidades interpersonales, habilidades intrapersonales (por ejemplo,

comprenderse uno mismo), autoafirmación intelectual (saber cuándo demostrar

que uno es inteligente), y modestia intelectual (saber cuándo no mostrar que uno

es inteligente).

En Kenya, Grigorenko et al. (2001) encontraron cuatro palabras usadas

para expresar inteligencia: rieko, en referencia al conocimiento declarativo y

procedimental; luoro, en referencia al respeto; paro, referido a la iniciativa; y

winjo, referido a la comprensión de las situaciones sociales. Solo una parte del

rieko es usado en lo referente a las habilidades medidas por los test de g.

Según Sternberg (2003a) cada uno de los estudios realizados ha dado una

imagen más diferenciada con respecto a la inteligencia que la dada por la teoría de

g y, en la mayor parte, las habilidades incluidas van más allá de aquellas incluidas

alguna vez en la mayoría de los modelos jerárquicos (e.g. Carroll, 1993; Cattel,

1971). Prácticamente, casi todos los estudios de teorías implícitas parecen sugerir

de alguna forma la inteligencia práctica como algo distinto de la inteligencia

académica. Por supuesto, las teorías implícitas tienen sus limitaciones. Es decir,

las teorías implícitas, tanto como las teorías explícitas, pueden estar incompletas,

o pueden proporcionar por otra parte, consideraciones inadecuadas de la totalidad

del rango de los datos disponibles. En consecuencia, las teorías implícitas aportan

solo una parte, pero no dan la respuesta final.



3.2. ESTUDIOS SOBRE TEORÍAS EXPLÍCITAS DE LA INTELIGENCIA

En cuanto a las teorías explícitas, nuestra intención en este trabajo es

incluir tanto la validación interna como la validación externa de la teoría

triárquica de Sternberg y su reformulación en la teoría exitosa. Con respecto a la

validación interna analizamos los distintos estudios sobre las medidas de

evaluación propuestas por Sternberg, tales como el STAT, el Rainbow Project, el

Kaleidoscope Project y la Batería Aurora, en los cuales realizan análisis

exploratorios y confirmatorios para tratar de demostrar que su teoría exitosa se

divide en habilidades analíticas, prácticas y creativas, además de análisis

correlaciónales, regresiones y predicciones en el éxito académico.

Para demostrar la validez externa de la teoría de la inteligencia exitosa de

Sternberg, describimos estudios basados en dicha teoría que se han realizado en

otras culturas, también incluimos estudios instruccionales que ponen a prueba esta

teoría en el aula en cuanto al rendimiento de los alumnos, así como estudios sobre

la inteligencia práctica basados en el concepto de conocimiento tácito no sólo en

el aula, sino también en el ámbito profesional para predecir el éxito en la vida.

3.2.1. Validez interna de las medidas de evaluación de la inteligencia exitosa

Tal y como hemos expresado con anterioridad, en estos estudios empíricos

examinamos la validez interna de los tests creados por Sternberg para medir su

teoría de la inteligencia, a través de las habilidades analíticas, prácticas y

creativas, en los tres dominios (verbal, numérico y figurativo).

Dichos tests son el STAT que fue el que primero se diseñó para medir la

teoría triárquica, más tarde creó el Rainbow Project el cual es un suplemento al

test STAT (añade tareas de rendimiento práctico y creativo) para evaluar la



admisión de estudiantes a la universidad de forma complementaria a los tests

estandarizados en el sistema educativo americano, que se aplican a los estudiantes

para el ingreso en la universidad. Posteriormente introdujo el Kaleidoscope

Project que medía lo mismo que el Rainbow Project pero incluía la medición del

concepto de sabiduría. El último test creado por Sternberg hasta la fecha es la

Batería Aurora, como una alternativa o un complemento a los métodos de

identificación de superdotados que se aplicaban a los niños en los colegios en

Estados Unidos, los cuales consistían en medidas basadas en el cociente

intelectual. Existen pocos estudios empíricos al ser un instrumento novedoso, que

actualmente está en proceso de adaptación y validación en distintos países.

3.2.1.1. Estudios sobre el STAT

Sternberg (1993) diseñó un instrumento de evaluación de la teoría

triárquica, el STAT, que tiene distintos niveles en función de la edad de los

sujetos a los que se les aplica el test, y supuso una alternativa innovadora para la

evaluación de la inteligencia, teniendo en cuenta las diferencias individuales entre

los sujetos.

Para validar el STAT en Estados Unidos, Sternberg y Clinkenbeard

(1995), realizaron un estudio piloto con una muestra de 64 participantes, y además

de aplicar el STAT, utilizaron una variedad de tests de habilidades como el

Terman Concept Mastery Test (una prueba de habilidades cristalizadas), el

Watson-Glaser Critical Thinking Appraisal (una prueba verbal de pensamiento

crítico), el Cattell Culture Fair Test of g (una prueba de habilidades fluidas), y un

test de problemas de insight (adaptado por Sternberg, 1986). Las respectivas

correlaciones del STAT con estas pruebas fueron, para la analítica, .49, .50, .50, y

.47 (todas significativas). Para la creativa, .43, .53, .55, y .59 (todas



significativas), y para la práctica, .21, .32, .36, y .21 (la segunda y tercera fueron

significativas).

En otro estudio realizado por Sternberg, Grigorenko, Ferrari y

Clinkenbeard (1999), también validaron el STAT, utilizando una muestra de 326

alumnos americanos de Educación Secundaria, de ellos 199 fueron seleccionados

mediante el test STAT para participar en un programa de verano basado en la

enseñanza bajo la teoría triárquica.

En la validación se tuvo en cuenta tanto los ítems de elección múltiple

como los ítems de ensayos. Los estadísticos descriptivos mostraron unas medias y

desviaciones típicas aceptables. Las correlaciones entre los subtests, todas fueron

estadísticamente significativas (p < .01), siendo de .47 entre la analítica y creativa,

.41 entre la analítica y la práctica, y .37 entre la creativa y la práctica.

La fiabilidad mediante la consistencia interna (KR-20) de los ítems de

opción múltiple, fue de .63 para los ítems que medían habilidades analíticas, .62

para los ítems que medían habilidades creativas, y .48 para los ítems que medían

habilidades prácticas. Estas fiabilidades fueron relativamente débiles porque había

ítems con contenidos distintos (verbales, numéricos y figurativos), y había pocos

ítems (12 ítems para cada subtest). La fiabilidad (coeficiente de correlación

corregido de Spearman-Brown) de los ítems de ensayos fue de .69 para los

ensayos analíticos, .58 para los ensayos creativos, y .68 para los ensayos

prácticos.

El análisis factorial sobre alumnos americanos identificó tres factores

independientes (analítico, creativo y práctico), demostrando que el STAT es

apropiado para el propósito con el que se elaboró (Sternberg & Clinkenbeard,

1995; Sternberg et al., 1999).



En España, un estudio realizado por García (1997) para validar el STAT,

destacó que tenía una fiabilidad adecuada y las puntuaciones obtenidas por los

sujetos seguían una distribución que no se alejaba significativamente de la curva

normal.

Rojo, Prieto y Castejón (1998) realizaron la validez externa del STAT con

otra prueba como el Factor “g” de Cattell y utilizaron el rendimiento académico

como criterio externo.

En dicho estudio se observaron correlaciones entre moderadas y altas entre

las nueve subpruebas del STAT. Las puntuaciones de cociente intelectual en el

STAT tuvieron una correlación mayor con el rendimiento académico (r = .50) que

las puntuaciones de cociente intelectual en el Factor “g” (r = .40). En concreto,

fueron las subpruebas Analíticas y Práctica del STAT las que tuvieron una mayor

relación con el rendimiento (r = .46 en las dos), a diferencia de la subprueba

creativa que mide otros aspectos diferentes al rendimiento académico (r = .34).

Por su parte, Sternberg, Ferrari, Clinkenbeard y Grigorenko (1996) encontraron

correlaciones alrededor de .60 de las subpruebas del STAT (nivel H) con el

rendimiento.

Rojo et al. (1998), encontraron que las subpruebas analíticas y prácticas

del STAT contribuyeron de forma significativa a la explicación del rendimiento

académico, la subprueba creativa no tuvo un efecto significativo. El STAT está

relacionado más con el rendimiento académico que el Factor “g” de Cattell. Los

resultados pusieron de relieve que el STAT no es una medida más de la capacidad

general o del Factor “g”, sino que es una prueba de evaluación de la inteligencia

con componentes específicos que no se solapa con otras pruebas de inteligencia

general, además resultó ser un instrumento útil para la predicción del rendimiento

académico.



Sternberg, Forsythe, et al. (2000) también coinciden al afirmar que el

STAT no mide solamente la inteligencia general evaluada por los tests

tradicionales de inteligencia, sino que es independiente y además predice el

rendimiento académico.

El estudio realizado por Sternberg, Prieto et al. (2000), tuvo por objeto

examinar la validez estructural del STAT (nivel H), destinado a alumnos de

Educación Secundaria. La muestra utilizada fue de 240 alumnos de primer curso

de Bachillerato de dos Institutos de la Región de Murcia.

Para ello, utilizaron el análisis jerárquico factorial confirmatorio y de

comparación de modelos anidados para la comparación de distintos modelos

teóricos, referidos al concepto unidimensional de la inteligencia, al concepto

factorial tradicional y al modelo triárquico.

El primer modelo que analizaron es el que prueba la existencia de un único

factor de primer orden, que se corresponde con la concepción teórica

unidimensional de la inteligencia referida a un único factor de inteligencia

general, que resultó ser el modelo más restrictivo y mostró un índice de ajuste

bastante pobre, CFI = .558.

El segundo modelo estuvo formado por nueve factores de primer orden

que se correspondían con las nueve subescalas que consta el STAT y un factor de

segundo orden de carácter general. Este modelo se ajustó mejor que el modelo de

un único factor, CFI = .794.

El tercer modelo formado por tres factores correlacionados de segundo

orden y compuestos por la inteligencia analítica, práctica y creativa, y las nueve

escalas del test constituyeron los nueve factores de primer orden.



El cuarto modelo estuvo formado por tres factores de segundo orden que

se correspondían a las habilidades verbales, numéricas y figurativas, que se

relacionaban con un factor de tercer orden que se refería a la inteligencia general,

cercano al Factor “g”. Este modelo se correspondía al concepto teórico tradicional

de la inteligencia factorial de tipo jerárquico con tres factores de contenido.

El modelo que tuvo un mejor ajuste es el que postulaba la existencia de

tres aspectos generales de la inteligencia, el analítico, el práctico y el creativo

frente a la hipótesis alternativa de una teoría unidimensional (Spearman, 1927;

Carroll, 1993; Jensen, 1998).

Por tanto, estos datos ofrecieron un apoyo empírico a la validez estructural

del STAT y una prueba indirecta de la validez de la teoría triárquica frente a otras

concepciones más tradicionales de la inteligencia, como la inteligencia general o

la teoría jerárquica factorial (Sternberg, Prieto et al., 2000).

Más tarde, el estudio realizado por Sternberg, Castejón, et al. (2001), tuvo

la finalidad de comparar diferentes modelos teóricos de la inteligencia a partir de

la estructura del test STAT (nivel-H), aunque sólo se emplearon los ítems de

elección múltiple y no se utilizaron los ítems referidos a los ensayos. La muestra

estuvo compuesta por 3278 estudiantes de Secundaria de Estados Unidos,

Finlandia y España.

Se llevó a cabo una serie de análisis con diferentes modelos factoriales,

que fueron agrupados en dos grupos. El primer grupo estuvo formado por

modelos de factores de primer orden, y el segundo grupo con modelos de factores

de segundo orden. Dentro de cada grupo, se probaron desde los modelos más

restrictivos a los más saturados.

El modelo que mejor se ajustó fue el que asume la existencia de tres

aspectos de la inteligencia interrelacionados (analítica, práctica y creativa) frente a



las teorías tradicionales sobre la inteligencia. Cada aspecto de la inteligencia se

presenta en tres modalidades: verbal, numérico y figurativo.

Las correlaciones entre los factores, aunque de magnitud moderada a alta,

no son reemplazables por un factor general de inteligencia. Pudiéndose distinguir

entre tres tipos de inteligencia independientes: inteligencia analítica, inteligencia

práctica, inteligencia creativa.

En definitiva, los numerosos estudios empíricos presentan datos sobre

estos tres tipos de inteligencia (Rojo et al., 1998; Sternberg, 1988, 1994, 1996;

Sternberg, Castejón, & Bermejo, 1997; Sternberg, Castejón et al., 2001;

Sternberg, Forsythe et al., 2000; Sternberg et al., 1999; Sternberg & Lubart, 1995;

Sternberg, Prieto et al., 2000; Sternberg, Wagner, & Okagaki, 1993). Además, los

resultados mostraron la validez estructural del STAT y la validez de la teoría

triárquica en comparación con otras teorías tradicionales de la inteligencia. Sin

embargo, debido a los inconvenientes para evaluar la inteligencia práctica y

creativa, ya que los ítems eran de elección múltiple, Sternberg (2006) diseña el

Rainbow Project donde se evalúan las habilidades prácticas y creativas mediante

tareas de rendimiento o tareas abiertas.

3.2.1.2. Estudios sobre el Rainbow Project

El Rainbow Project (Sternberg & the Rainbow Project Collaborators,

2006; Sternberg, the Rainbow Project Collaborators, & the University of

Michigan Business School Collaborators, 2004), es un suplemento al test STAT

(añade tareas de rendimiento práctico y creativo) basado en la teoría de la

inteligencia exitosa, que evalúa habilidades analíticas, prácticas y creativas. Está

diseñado para evaluar la admisión de estudiantes a la universidad de forma

complementaria a los tests estandarizados en el sistema educativo americano que



se aplican a los estudiantes para el ingreso en la universidad, como el SAT

(Scholastic Assessment Test), que evalúa habilidades analíticas de dominio verbal

y matemático y rendimiento. Tanto el SAT como el Rainbow se utilizan para

predecir el rendimiento académico en la universidad y en el trabajo.

El objetivo de la investigación del Rainbow Project, llevada a cabo por

Sternberg y colaboradores (2006) fue incrementar la predicción del éxito en la

universidad y disminuir las diferencias de grupos étnicos en las puntuaciones de

los tests. En el Rainbow Project participaron 1.013 estudiantes y se recogieron

datos de 15 centros educativos, aunque el número final de participantes fue 793.

Para contrastar la validez predictiva, se recogió la puntuación media de los

alumnos en el Instituto denominado GPA (Grade Point Average).

Los instrumentos empleados para esta validación fueron: evaluaciones

estandarizadas, el Rainbow, el STAT, tareas de rendimiento de habilidades

creativas (viñetas, historias escritas, historias orales), tareas de rendimiento de

habilidades prácticas (inventario de situaciones cotidianas, cuestionario de sentido

común, y cuestionario de la vida escolar), rendimiento escolar y medidas

adicionales.

Los resultados de la aplicación del Rainbow pusieron de relieve una

estructura factorial de tres factores, con un 62.8% de la varianza explicada. El

primer factor estaba representado por los tests de rendimiento práctico, un

segundo factor más débil estaba compuesto por los tests de rendimiento creativo,

y un tercer factor estaba representado por tests de elección múltiple (incluyendo

aspectos analíticos, creativos y prácticos). Los resultados muestran la relevancia

de medir las habilidades usando múltiples formatos, precisamente porque el

método empleado es importante para determinar la estructura factorial.

Para predecir el éxito en la universidad más allá de las medidas actuales en

uso, tales como el SAT y la puntuación media de los alumnos en el instituto (High



School GPA), se probó con la validez del Rainbow para ver si medía más allá del

SAT en la predicción de la puntuación media de los alumnos en la universidad

(college GPA). Se llevó a cabo una serie de análisis de regresiones jerárquicas que

incluían los ítems de las evaluaciones analíticas, creativas y prácticas.

En cuanto a las correlaciones simples, el SAT verbal, el SAT matemático,

la puntuación media del instituto, y el Rainbow, todas predijeron la puntuación

media del primer año en la universidad. Tras los análisis de predicción por pasos,

Sternberg y sus colaboradores (2006) observaron que el Rainbow predecía el

doble que el SAT solo. Aproximadamente un 20.1% de la varianza en la

puntuación media de la universidad podría ser explicada usando sólo el Rainbow.

Con la adición de la puntuación media en el instituto (High School GPA) en el

último paso, la predicción se incrementó en un 24.8% de la varianza.

Estos resultados sugieren que el Rainbow tiene una predicción

considerablemente seguida del SATs. Además del poder de predicción que tiene

la puntuación media en el instituto (High School GPA).

Aunque uno de los objetivos del estudio fue predecir el éxito en la

universidad, también se llevó a cabo otro objetivo que fue reducir las diferencias

de grupo en las puntuaciones de los tests.

Existen diferentes formas de analizar las diferencias de grupo mediante

análisis estadísticos, pero se escogieron dos análisis. El primer análisis consistió

en mostrar el impacto de los grupos étnicos en las puntuaciones de los tests

mediante los coeficientes omega al cuadrado para observar el tamaño del efecto.

Un segundo análisis del tamaño del efecto (d de Cohen) permitió considerar una

representación más específica de las diferencias de grupo, cada entrada

representaba la distancia a partir de la media de la raza caucásica de cada grupo

étnico en términos de unidades estandarizadas de las puntuaciones de los tests.



Los resultados en cuanto a las diferencias de grupos étnicos mostraron en

primer lugar que el Rainbow reduce las diferencias de los grupos más que las

evaluaciones tradicionales de habilidades como el SAT. En segundo lugar, en

términos de diferencias específicas, los estudiantes latinos se benefician más de la

reducción de las diferencias de grupo, los estudiantes de raza negra también se

benefician en la reducción de las diferencias de grupo en el Rainbow, una

diferencia importante se muestra en las medidas de rendimiento práctico en el

grupo de raza negra. Existen también reducciones de diferencias en los estudiantes

americanos nativos con respecto a la raza caucásica, ya que tuvieron altas

puntuaciones en los tests creativos. Sin embargo el tamaño de la muestra fue

pequeño, por tanto las conclusiones sobre el rendimiento de los estudiantes

americanos nativos deben ser provisionales.

Aunque las diferencias de grupo no fueron reducidas del todo, estos

hallazgos sugieren que se pueden diseñar medidas de evaluación estandarizadas

que reduzcan las diferencias étnicas de grupo, ya que históricamente ha habido

grupos étnicos desfavorecidos, como los estudiantes latinos y de raza negra. Estos

resultados tienen implicaciones para la reducción de impactos adversos en las

admisiones en la universidad.

El SAT que está basado en una noción convencional de la medición

psicométrica de habilidades cognitivas, ha tenido éxito en la predicción del

rendimiento en la universidad, pero quizás ha llegado el momento de ir más allá

de las teorías convencionales de las habilidades cognitivas. El Rainbow, actuando

solo, tiene incluso el doble en cuanto a la predicción del rendimiento en la

universidad que el SAT. Además que predice más allá de las contribuciones del

SAT y de la puntuación media de los estudiantes en el instituto.

Estos descubrimientos, combinados con los resultados de la reducción de

las diferencias de los grupos étnicos en las puntuaciones de los tests, hacen que se

promueva el estudio de la evaluación de las habilidades analíticas, prácticas y



creativas en la predicción del éxito en la universidad (Sternberg, 2008, 2009,

2010a; Sternberg et al., 2006; Sternberg & the Rainbow Project Collaborators,

2006; Sternberg, the Rainbow Project Collaborators, & the University of

Michigan Business School Collaborators, 2004).

Los principios del Rainbow Project se pueden aplicar a otros niveles de

selección, por ejemplo en el estudio realizado por Hedlund, Wilt, Nebel, Ashford

y Sternberg (2006) muestran que se pueden aplicar a la admisión de escuelas de

negocios, que aumentan la predicción en las admisiones y reducen las diferencias

en grupos étnicos y en género. El estudio realizado por Stemler, Grigorenko,

Jarvin y Sternberg (2006) encontraron que incluyendo ítems de habilidades

prácticas y creativas en las evaluaciones de AP (Advanced Placement

Examination) de psicología y estadística, se podía reducir las diferencias étnicas

en los tests. Es posible reducir estas diferencias no sólo en tests de aptitudes,

también en tests de rendimiento. Posteriormente se han encontrado resultados

similares en las evaluaciones de Física de AP (Advanced Placement Examination)

al igual que se encontraron en las evaluaciones de AP de psicología y estadística

(Stemler, Sternberg, Grigorenko, Jarvin & Sharpes, 2009).

3.2.1.3. Estudios sobre el Kaleidoscope Project

El Kaleidoscope Project se trata de la implementación de las ideas del

Rainbow, pero va más allá, incluyendo en su evaluación el constructo de sabiduría

(Sternberg, 2007a, b, 2009, 2010a).

La puesta en práctica del Kaleidoscope Project tuvo lugar en la

universidad de Tufts (Estados Unidos) y fue llevada a cabo por Sternberg, Coffin

y sus colaboradores (Sternberg & Coffin, 2010). Esta universidad es una de las

más selectas en Estados Unidos, la mayoría de los estudiantes que son admitidos



destacan por tener brillantes calificaciones en el Instituto, situándose en el 10%

superior de su clase en el Instituto. Quizás estos estudiantes en alguna etapa de su

escolaridad podrían haber estado clasificados mediante evaluaciones

convencionales como superdotados.

La ventaja del Kaleidoscope es que los estudiantes responden a simples

cuestiones para no sobrecargarlos a diferencia del Rainbow que era un test donde

los estudiantes debían responder a preguntas muy complejas en poco tiempo y

bajo mucha presión.

La creatividad y la habilidad práctica fueron evaluadas de la misma forma

que en el Rainbow, la habilidad analítica fue evaluada mediante un ensayo donde

se tenía en cuenta la organización, lógica y equilibrio. La sabiduría fue evaluada

con la extensión de la respuesta en el uso de habilidades y conocimientos de un

bien común entre el equilibrio de uno mismo, los otros y los intereses

institucionales con valores éticos positivos (Sternberg, 2010a).

Entre los candidatos que fueron evaluados como cualificados

académicamente para la admisión en la universidad, aproximadamente la mitad

completó el ensayo opcional. Hacer estos ensayos no tuvo ningún efecto

significativo en la admisión a la universidad, sin embargo, la calidad de los

ensayos u otras pruebas de carácter creativo, práctico y de habilidades basadas en

sabiduría, si tuvieron un efecto. Para aquellos que fueron valorados como “A”

(máxima calificación) en alguna de estas tres categorías, el promedio de

aceptación en las admisiones en la universidad fue el doble que para aquellos que

no fueron valorados con la máxima calificación. La fiabilidad inter-jueces que

corregían los ensayos estaba garantizada.

Con respecto a la validación, la correlación entre las medidas utilizadas y

las puntuaciones en los test SAT y la puntuación media en el instituto (GPA) fue

moderada pero significativa para las habilidades creativas, prácticas y de



sabiduría. Las correlaciones con una calificación de la calidad de la participación

extracurricular y el liderazgo fueron moderadas en las habilidades creativas,

prácticas y de sabiduría. Además el patrón de validación convergente-

discriminante era lo esperado con correlaciones moderadas con el SAT y con

medidas de actividades extracurriculares y liderazgo (Sternberg, 2009, 2010a).

A continuación describimos las correlaciones del Kaleidoscope con otras

medidas usadas en la admisión de estudiantes en la universidad de Tufts. La

correlación con la “Admmissionsofficersácademic rating” (basada en el

rendimiento académico de los estudiantes de Instituto) fue .10. La correlación con

el SAT-V fue .07 y con el SAT-M fue .00. La correlación con la puntuación

media del instituto (GPA) fue .00. La correlación con las cualidades personales de

las “Admmission sofficersácademic rating”fue .25 y la correlación con las

actividades extracurriculares fue .49.

No se obtuvieron diferencias significativas entre grupos étnicos, un

resultado que fue sorprendente, dado que el Rainbow consiguió reducir pero no

eliminar estas diferencias.

Los resultados del estudio al final del primer año, pusieron de relieve que

los estudiantes admitidos con puntuaciones altas en el Kaleidoscope tuvieron altas

calificaciones al igual que estudiantes también excelentes que fueron admitidos en

la universidad de Tufts por otras razones. Además también se encontró que los

estudiantes admitidos con altas puntuaciones en el Kaleidoscope, sobresalieron en

la participación de actividades extracurriculares y de liderazgo (Sternberg, 2010a).



3.2.1.4. Estudios sobre la Batería Aurora

La Batería Aurora está basada en la teoría exitosa de Robert Sternberg, el

cual define la inteligencia como la habilidad para adaptarse, moldear y seleccionar

ambientes para conseguir los objetivos propios, así como las metas de nuestra

sociedad y cultura (Sternberg, 1997a). De acuerdo con esta concepción de

inteligencia, la memoria, las habilidades analíticas, prácticas y creativas son

igualmente importantes para el funcionamiento intelectual y los resultados

exitosos en la vida. Tal y como ya hemos indicado, la Batería Aurora mide los tres

tipos de habilidades (analíticas, prácticas y creativas), además de tres tipos de

dominios (verbal, numérico y figurativo) en cada habilidad.

La Batería Aurora fue creada en 2004 como una alternativa o un

complemento a los métodos de identificación de superdotados que se aplicaban a

los niños en los colegios en Estados Unidos, los cuales consistían en medidas

basadas en cociente intelectual. Por tanto, se diseñó para la identificación de niños

entre los 9 y 12 años, aunque también se puede aplicar a niños altamente

superdotados más pequeños o a jóvenes menos superdotados que son más

mayores. Está diseñada para evaluar patrones de capacidades más amplios que los

evaluados por instrumentos de identificación más tradicionales (Chart et al.,

2008).

Dicha Batería fue traducida y adaptada a otros idiomas y culturas por

diversos investigadores de Inglaterra, España, Arabia Saudí, Rusia, Holanda,

India, Israel. Es importante considerar que un test de inteligencia puede ser

validado en una cultura, y puede ser o no válido en otra cultura debido a las

connotaciones lingüísticas que poseen ciertos ítems (Sternberg, 2004a).

Se tuvo en cuenta países donde se podía trabajar con el Aurora debido a su

familiaridad con la teoría exitosa y a la concepción de la inteligencia a diferencia

de culturas indígenas en las que las diferencias culturales destacan claramente



antes que las consideraciones lingüísticas (Grigorenko et al., 2001, 2004;

Sternberg, Nokes et al., 2001).

Antes de realizar la adaptación y traducción de los subtests del Aurora, en

Estados Unidos se administró a diferentes estudiantes y se examinaron los

resultados de la consistencia interna y la dificultad de los ítems, si la correlación

del ítem estaba por debajo de .7, los ítems fueron descartados, y se conservaban

ítems si la correlación del ítem mejoraba. Esto se llevó a cabo con

aproximadamente 1.300 estudiantes de 4º y 6º grado.

No obstante, países como Inglaterra, España, Arabia Saudí y Rusia

tradujeron y adaptaron la Batería Aurora para explorar su utilidad en su contexto y

cultura. Los obstáculos que hubo en el proceso de traducción y adaptación

relativas a las distintas nociones culturales de pensamiento práctico y creativo,

fueron en los subtests que utilizaban formas particulares del lenguaje, por ejemplo

figuras del habla, palabras homónimas…etc. La complejidad de mantener la

equivalencia transcultural con respecto al significado, la medida psicométrica del

constructo, y la dificultad del ítem, presentó enormes desafíos y retos en cada país

que eran diferentes a los otros países. Las adaptaciones en Arabia Saudí para su

contexto cultural fueron más laboriosas que en Inglaterra, España y Rusia.

Tuvieron que prestar mayor atención a las equivalencias lingüísticas, y en Rusia

los procesos de administración resultaron más desconcertantes que en otros países

debido a su cultura, la cual tuvo un periodo histórico de prohibición de aplicación

de tests psicométricos en las escuelas (Tan et al., 2009).

Hoy en día, se sigue trabajando en estos países en el proceso de

traducción, estudios pilotos y revisión, ya que a través de los análisis de los datos

se puede observar si las traducciones han sido adecuadas.



A continuación, describimos estudios empíricos realizados con la Batería

Aurora, que aportan datos sobre la fiabilidad y validación de dicha Batería tras su

aplicación a estudiantes.

El estudio realizado por Mandelman, Tan, Kornilov, Sternberg y

Grigorenko (2010) tuvo el objetivo de examinar la escala de autoconcepto

académico creada por Sternberg en el marco de su teoría triárquica de la

inteligencia exitosa (Sternberg, 1997a, 1999b, 1999c); es uno de los instrumentos

que se ha desarrollado en la Batería Aurora, basado en la teoría triárquica (Chart

et al., 2008; Sternberg, 2010a; Sternberg et al., 2006; Tan et al., 2009).

El instrumento empleado en dicho estudio fue el Aurora-s, debido a la

importancia que tienen los estudiantes para informar sobre su autoconcepto

académico. Esto aparece reflejado en la teoría de Sternberg (1999c) que da

relevancia a que las personas reconozcan sus fortalezas y debilidades. Dada la

naturaleza altamente metacognitiva de esta teoría de la inteligencia, esta escala

(Aurora-s) puede ser vista como la localización de las contribuciones

metacognitivas de un individuo al concepto de sí mismo.

El desarrollo de la Aurora-s se complementa con la escala de evaluación

dirigida a profesores sobre sus alumnos (Aurora-r) y la entrevista dirigida a los

padres (Aurora-i). Se desarrollaron preguntas en el Aurora-s sobre las actividades

en el aula como por ejemplo proyectos, trabajo de grupo y presentaciones. Los

estudiantes debían evaluar su autoconcepto referido a sus habilidades analíticas,

prácticas, creativas, y su memoria en los tres dominios (verbal, numérico, y

figurativo).

En el referido trabajo de Mandelman et al. (2010), un total de 107

estudiantes entre los 9 y 12 años (63% niñas; M = 10.79, SD = 1.05) tomaron

parte de este estudio, además de 56 adultos. En cuanto a la fiabilidad de la escala,

el Aurora-s tuvo una alta consistencia interna en la escala de los niños: α = 0.81



para la subescala de habilidades de memoria, 0.85 para la subescala de habilidades

analíticas, 0.82 para la subescala de habilidades creativas, y 0.83 para la subescala

de habilidades prácticas. Dentro de los dominios, las fiabilidades fueron α = 0.88

para el contenido verbal, 0.93 para el contenido numérico, y 0.90 para el

contenido figurativo. Estas estimaciones de alta fiabilidad sugieren que los ítems

de las subescalas de habilidades, como los ítems que medían los diferentes

dominios, miden los mismos constructos.

Para los adultos, las fiabilidades eran generalmente más bajas, pero aún

satisfactorias: α = 0.68 para la subescala de habilidades de memoria, 0.69 para la

subescala de habilidades analíticas, 0.75 para la subescala de habilidades

creativas, y 0.76 para la subescala de habilidades prácticas. La fiabilidad en

cuanto a los dominios se parecían a las fiabilidades de los niños en la muestra y

fueron 0.89, 0.94 y 0.89 para el contenido verbal, numérico y figurativo

respectivamente.

La escala, diseñada para medir el autoconcepto académico mediante un

conocimiento metacognitivo, discriminó entre las propias habilidades analíticas,

prácticas y creativas. Este hallazgo sugiere que las personas no sólo tienen un

autoconcepto en áreas específicas, sino que también tienen concepciones

específicas de ellos mismos en las habilidades analíticas, prácticas y creativas.

Esta visión más amplia del autoconcepto tiene una mayor utilidad para

comprender los estilos de aprendizaje de las personas, ya que los estudiantes

pensarán que son buenos o malos en Matemáticas o en Inglés, sino que podrán a

reconocer sus fortalezas y debilidades y trabajar en estrategias compensatorias.

Cabe destacar que esta escala de auto-concepto está todavía en desarrollo y

que tendrá que ser estudiada más a fondo, aunque las correlaciones positivas con

el grupo al que se administró el Aurora-a sugieren la utilidad de esta escala en la

evaluación de las capacidades de cada uno, suponiendo una fuente de información

adicional para los perfiles cognitivos de los estudiantes.



El estudio realizado por Kornilov, Tan, Elliott, Sternberg y Grigorenko

(2012) tuvo el objetivo de identificar niños superdotados mediante la Batería

Aurora, frente a la evaluación realizada con medidas tradicionales.

La Batería Aurora se diseñó para evaluar el potencial de los niños

superdotados que no son detectados con los tests tradicionales en el sistema

escolar (Chart, Grigorenko, & Sternberg, 2008), debido a que tiene en cuenta otras

facetas aparte de lo académico tales como aspectos prácticos y creativos.

La muestra de dicho estudio estuvo formada por 426 alumnos de distintas

escuelas de Reino Unido, y pertenecían a cuarto (n = 52), quinto (n = 276) y sexto

grado (n = 98). Las edades de los estudiantes oscilaban entre los 8 y 13 años (M =

10.27, DT = 1.19, 52.8 % chicas).

Los instrumentos que utilizaron fueron la Batería Aurora-a, dos pruebas de

rendimiento para alumnos de Educación Primaria (KS1 y KS2) y una prueba de

rendimiento para Educación Secundaria (MidYIS).

Los tests Key Stage 1 (KS1) y Key Stage 2 (KS2) se utilizan en el sistema

académico inglés en Educación Primaria al final de una etapa educativa a todos

los estudiantes, además de evaluaciones dirigidas a los profesores, para indicar si

los alumnos están trabajando o no en el nivel esperado según su edad en cada una

de las asignaturas. Para conseguir comparar las puntuaciones del KS1 y KS2 se

estandarizaron. La puntuación total del KS se obtuvo mediante las puntuaciones

estandarizadas en las medidas de lectura, escritura, matemáticas y ciencias.

Para evaluar el rendimiento de los estudiantes de Educación Secundaria se

ulilizó el MidYIS (Middle Years Information System; Center for Evaluation and

Monitoring, 2010), que está indicada para alumnos que van a empezar la

Educación Secundaria. El MidYIS se divide en cuatro secciones que son:

vocabulario, matemáticas, destrezas (corrección de errores, rapidez y precisión



perceptiva), y tareas no verbales (razonamiento espacial, visual y lógico). La

puntuación total del MidYIS, que se utilizó para comparar las puntuaciones del

Aurora-a, se calculó añadiendo las puntuaciones directas de vocabulario,

matemáticas, no verbales y habilidades.

En este estudio, para identificar estudiantes superdotados mediante la

administración del Aurora-a, se eligió el percentil 90 para cada una de las

habilidades (analítica, práctica y creativa) y para cada uno de los dominios

(verbal, numérico, figurativo), por tanto se consideraba superdotado en las

habilidades analíticas, prácticas y creativas, si estaba en el 10% superior, de

manera igual fue para las puntuaciones según el dominio. Todos los superdotados

se determinaron tomando en cuenta las tres puntuaciones de las tres inteligencias

del Aurora, utilizando dos métodos diferentes. Primero, si un niño se situaba en el

10% por encima de, al menos, una de las inteligencias (la analítica, creativa, o

práctica) se consideró superdotado. Segundo, se calculó un índice según la

habilidad media con las 3 puntuaciones (con el mismo percentil de 90 como

criterio de corte).

Para identificar superdotados con las pruebas de rendimiento (el KS y el

MidYIS) se realizó de la siguiente forma: si obtenía una puntuación “más allá de

la esperada (5)” en cada una de las medidas del KS: lectura, escritura,

matemáticas, y ciencia (alrededor del 9% de los niños se seleccionaron con este

método). Incluso se utilizó el criterio del percentil 90 para las puntuaciones del

total del MidYIS.

Los análisis revelaron que las puntuaciones del Aurora-a en habilidad y

dominio estaban relacionadas positivamente con las puntuaciones del MidYIS y

KS en los análisis de correlación y regresión.

Estos datos sugieren que la batería mide con éxito el rendimiento en

habilidades positivamente correlacionadas pero relativamente independientes y



con dominios relativamente independientes. Además, este hallazgo indica que las

correlaciones en todas las habilidades del Aurora estimadas correlacionaron de

forma positiva y significativa con el KS (rango desde .35 a .54, media = .45) y con

el MidYIS (desde .33 a .69, media = .53).

En cuanto a los análisis de regresión jerárquica, junto con las

características demográficas, demostraban que el Aurora predecía del 20% al 56%

de la varianza de las puntuaciones de logro. Este hecho pone de relieve que las

habilidades y los dominios se relacionaron con el éxito académico, seguido de las

predicciones de la teoría (Sternberg, 1999c) y el diseño de la Batería Aurora

(Chart et al., 2008; Tan et al., 2009).

En cuanto a la identificación de superdotados parece depender de los

instrumentos y del criterio de identificación utilizado. El Aurora-a y las pruebas

de rendimiento, cuando identifican superdotados, tienen una superposición del

10% al 20%.

Los resultados sugieren que el Aurora identifica una proporción

significativa, pero lejos de la cantidad de estudiantes que podrían ser identificados

como superdotados por sus logros o habilidades evaluadas mediante el KS y el

MidYIS. Por tanto la superposición no es perfecta. Tal resultado seguramente se

explica porque el Aurora identifica un conjunto adicional de superdotados en

habilidades analíticas, creativas y prácticas, así como de niños con altas

capacidades en los dominios verbales, numéricos y figurativos.

Para analizar el valor predictivo de los alumnos identificados como

superdotados con el KS y con MidYIS, se llevó a cabo un análisis de regresión

múltiple mediante el procedimiento de pasos sucesivos.

En el caso de los alumnos identificados como superdotados con el KS, de

los modelos obtenidos, el que mejor predecía la identificación de superdotados de



Educación Primaria (KS) era el que incluía la variable del Aurora (habilidades y

dominios). Por un lado, los resultados fueron significativos para las habilidades

creativa y la práctica; y sorprendentemente la analítica no fue una habilidad

predictora significativa de la identificación de los superdotados identificados con

el KS. Por otro lado, el ajuste del modelo según dominios (verbal, figurativo y

numérico) mostró que el dominio verbal y el dominio numérico fueron predictores

significativos del estatus de la superdotación, mientras que el dominio figurativo

no mostró contribuciones significativas.

En el caso de los alumnos superdotados identificados con el MidYIS, de

los modelos obtenidos el más ajustado se obtuvo añadiendo las habilidades del

Aurora (analítica, creativa, y práctica), resultando significativo solamente el

modelo para la habilidad práctica. Con respecto a los dominios, el verbal era el

mejor predictor siendo el único significativo. Estos resultados del análisis de

regresión mostraron que la puntuación de habilidad del Aurora y las puntuaciones

en dominio predicen de manera significativa, pero distinta de la identificación de

superdotación obtenidos con el KS y el MidYIS.

Para hallar los perfiles de los superdotados identificados con el Aurora, se

analizaron los datos utilizando la técnica Q-factor (Thompson, 2010). Los

resultados confirman que el Aurora-a es capaz de identificar perfiles heterogéneos

de superdotados, tanto por habilidad como por dominio, que no habían sido

considerados en la identificación de superdotados utilizando el KS y el MidYIS

(Kornilov et al., 2012).

3.2.2. Validez externa de la inteligencia exitosa

En referencia a la validación externa, describimos una serie de estudios

basados en la teoría exitosa realizados en otras culturas, por ejemplo en Kenya,



Rusia, Alaska, con el objetivo de demostrar la existencia de una inteligencia

práctica que sea independiente de la inteligencia conocida convencionalmente

como académica.

Además, también analizamos estudios instruccionales que tienen por

objeto determinar si enseñar a las personas en concordancia con la teoría

propuesta concluía en una mejor realización de varios tipos de tareas externas. Se

intenta demostrar que los estudiantes que han sido enseñados bajo el patrón de

habilidades triárquicas propuesto por Sternberg, es decir, desarrollando

habilidades analíticas, creativas y prácticas, aprenden mejor que los estudiantes

quienes no han sido enseñados bajo la teoría triárquica.

Para concluir este apartado, hemos considerado pertinente incluir estudios

basados en la inteligencia práctica bajo el concepto de conocimiento tácito, que es

lo que cualquiera necesita saber para tener éxito en la vida y que no se enseña

explícitamente e incluso no se verbaliza. El conocimiento tácito aparece aparte del

ámbito educacional, en el ámbito profesional, por tanto hemos recogido las

investigaciones de las áreas más destacadas en cuanto a conocimiento tácito tales

como la empresa, la educación y el servicio militar.

3.2.2.1. Estudios culturales

Una forma de analizar si la inteligencia va más allá de un factor general de

inteligencia es examinar estudios de teorías explícitas en diversas culturas, con el

propósito de mostrar que la inteligencia abarca más de “g”, y que existe además

de una inteligencia académica, una inteligencia práctica y creativa.

En un estudio realizado en un pueblo rural de Kenya (Sternberg, Nokes, et

al., 2001), se sometió a prueba que la inteligencia académica y práctica son



constructos separables y distintos. En dicho estudio participaron un total de

ochenta y cinco niños (43 niños y 42 niñas) con edades comprendidas entre los 12

y 15 años. Para medir la inteligencia práctica, se utilizó un test para valorar su

conocimiento tácito sobre los medicamentos basados en hierbas naturales

utilizados para combatir enfermedades. Este tipo de conocimiento está

considerado por los habitantes del pueblo de vital importancia en la adaptación a

su medio ambiente, por tanto la mayoría de los niños conocen las infecciones

parasitarias que pueden interferir en su vida y los medicamentos naturales que

pueden curarlas.

En cuanto a los resultados, se encontró que las puntuaciones en el test de

conocimiento tácito tenían correlaciones significativas negativas con las

puntuaciones de inteligencia académica y rendimiento, incluso después de

controlar el nivel socioeconómico. Esto quiere decir que los estudiantes que tenían

mejores puntuaciones en el test de inteligencia práctica, tenían peores

puntuaciones en los tests de inteligencia académica.

Sternberg, Nokes, et al. (2001) sugieren que el tiempo invertido en

desarrollar habilidades académicas toma distancia del tiempo gastado en

desarrollar las habilidades prácticas y viceversa. La conclusión del estudio es que

la inteligencia académica y la inteligencia práctica puede desarrollarse de forma

independiente o en desacuerdo una con la otra.

En un estudio relacionado realizado en Rusia Grigorenko y Sternberg

(2001), aplicaron tests basados en habilidades analíticas, prácticas y creativas,

para predecir la salud física y mental entre los adultos rusos.

La salud mental se midió utilizando cuestionarios de depresión y ansiedad,

y la salud física se midió mediante autoinforme. El test sobre la inteligencia

práctica fue el mejor predictor de la salud mental y física. La inteligencia analítica



como predictora se quedó en segundo lugar y la inteligencia creativa fue tercera,

sin embargo, las tres contribuyeron a la predicción.

En consecuencia, los investigadores llegaron a la conclusión de nuevo que

una teoría de la inteligencia que abarca los tres elementos proporciona una mejor

predicción de éxito en la vida que lo hace una teoría que comprende sólo el

elemento analítico.

Siguiendo esta línea de investigación, Grigorenko et al. (2004) realizaron

un estudio de 261 niños esquimales Yup'ik en los grados 9-12 y evaluaron la

importancia de la inteligencia académica y práctica en las comunidades urbanas y

rurales de Alaska. La inteligencia académica se midió con las medidas

convencionales de inteligencia fluida y cristalizada. La inteligencia práctica se

midió con una prueba sobre el conocimiento tácito relevante para el entorno

donde viven los esquimales. La prueba medía el conocimiento tácito en cinco

áreas de contenido: hierbas, preparación de la pesca y el pescado, la

supervivencia, el folklore, y la caza. Los adultos y los compañeros calificaron a

los niños en términos de ser un buen pensador, que podría sobrevivir y en

términos de ser un gran cazador. Los niños que vivían en zonas urbanas en

general tenían mayores puntuaciones en cuanto a inteligencia cristalizada que los

niños que habitaban en zonas rurales, pero estos tuvieron un mejor desempeño en

la medida conocimiento tácito. La prueba de conocimiento tácito era superior a las

pruebas de inteligencia académica en la predicción de las habilidades prácticas de

los niños que vivían en ambientes rurales.

Otros estudios muestran resultados relacionados con respecto a la

disociación entre la inteligencia académica y práctica (e.g., Ceci & Liker, 1986a;

Lave, 1988; Nuñes, Schliemann, & Carraher, 1993; Sternberg, Forsythe et al.,

2000). Este tipo de estudios tienen en común que usan las tareas que son

importantes en los entornos de los habitantes que se estudian, aunque no

necesariamente en la vida de los investigadores de la inteligencia. Por ejemplo,



Lave (1988) realizó un estudio sobre las compras que realizaban las amas de casa

en los supermercados, o el de Nuñes et al. (1993) estudió los niños de la calle en

Brasil.

3.2.2.2. Estudios instruccionales

Para validar la teoría exitosa en el aula, Sternberg y sus colaboradores

llevaron a cabo una serie de estudios instruccionales, en los cuales se intenta

demostrar que los estudiantes que habían sido enseñados bajo su patrón de

habilidades triárquicas, es decir, desarrollando habilidades analíticas, creativas y

prácticas, aprenden mejor que los estudiantes que no han sido enseñados mediante

dichas habilidades. Además los estudiantes enseñados en el marco de la teoría

triárquica superaron significativamente a los estudiantes que habían sido

enseñados de forma más convencional, en cuanto a memorizar y a pensamiento

analítico (Sternberg, 2003b).

En un primer grupo de estudios, Sternberg y sus colaboradores mostraron

que los estudiantes que fueron enseñados de una forma que encajaba mejor con

sus patrones de habilidades triárquicas superaban a los estudiantes que fueron

enseñados de una forma que encajaba más pobremente con sus patrones de

habilidades triárquicas (Sternberg et al., 1996; Sternberg et al., 1999).

Para demostrarlo utilizaron el STAT y lo administraron a 326 estudiantes

de Secundaria en Estados Unidos y en otros países que fueron identificados por

sus centros educativos como superdotados mediante medidas estandarizadas, así

un total de 199 alumnos fueron seleccionados para un programa de verano en

psicología. Se agruparon a los alumnos en cinco grupos de habilidad: alta

habilidad analítica, alta habilidad creativa, alta habilidad práctica, alta habilidad

en las tres (analítica, práctica y creativa) y baja habilidad en las tres.



A la hora de impartir el curso se hicieron cuatro grupos instruccionales, los

cuales usaron el mismo libro de texto de introducción a la psicología y escucharon

las mismas clases de psicología, pero en lo que se diferenciaron fue en el tipo de

sección de discusión al que se les asignó por las tardes. Los estudiantes fueron

asignados a una condición de instrucción que destacó en un grupo la memoria, en

otro la habilidad analítica, otro grupo la habilidad práctica y otro la habilidad

creativa.

Los estudiantes de las cuatro condiciones instruccionales fueron evaluados

en su rendimiento en las tareas, en un examen parcial, un examen final y un

proyecto independiente. Con cada medida de evaluación se evaluó la memoria, la

habilidad analítica, práctica y creativa.

Los resultados pusieron de relieve la utilidad de la teoría exitosa de la

inteligencia. En primer lugar, se observó que los estudiantes que pertenecían a los

grupos de alta habilidad creativa y alta habilidad práctica eran mucho más

diversos en cuanto a raza, etnia, nivel socioeconómico y educativo, que los

estudiantes en el grupo de alta habilidad analítica, por tanto las correlaciones de la

medida de la inteligencia con estas variables demográficas deben reducirse

mediante el uso de una concepción más amplia de la inteligencia. Además, los

investigadores descubrieron que mediante la ampliación a la hora de medir la

gama de capacidades, había fortalezas intelectuales que no podrían haberse

medido a través de pruebas convencionales.

En segundo lugar, encontraron que las tres pruebas de habilidad (analítica,

práctica y creativa) predijeron significativamente el rendimiento del curso, al

menos dos de estas medidas de habilidad contribuyeron significativamente a la

predicción de cada una de las medidas de rendimiento. Ocurría que uno de los

predictores significativos era siempre la habilidad analítica.



En tercer lugar, hubo una interacción aptitud-tratamiento mediante el cual

los estudiantes que fueron colocados en condiciones de enseñanza que mejor

coincidían con su patrón de habilidades, superaron a los demás estudiantes. Es

decir, cuando a los estudiantes se les enseña de una manera que se adapte a como

ellos piensan, destacan más en el colegio. Los estudiantes con habilidades

creativas y prácticas, casi nunca son enseñados o evaluados en una forma que

coincida con sus patrones de habilidades, lo cual les puede suponer una

desventaja.

En un segundo grupo de estudios, Sternberg, Torff y Grigorenko (1998a,

1998b) demostraron que los estudiantes que habían sido enseñados mediante los

principios, estrategias y habilidades de la inteligencia triárquica superaban a los

estudiantes que fueron enseñados bien principalmente para memorizar o

instruidos en pensamiento analítico.

De forma que examinaron a estudiantes de tercer y octavo grado, un total

de 225 estudiantes de tercer grado, pertenecientes a un barrio de clase social baja

en Raleigh, Carolina del Norte. Por otra parte, un total de 142 estudiantes de

octavo grado eran de clase media-alta en Baltimore, Maryland y Fresno,

California.

En este estudio los estudiantes eran asignados en una de las tres

condiciones instruccionales en un curso. En la primera condición, se les enseñó de

forma tradicional haciendo énfasis en desarrollar la memoria. En la segunda

condición, se les enseñó a los estudiantes de una forma que se enfatizó en el

pensamiento crítico analítico. En una tercera condición, se les enseñó haciendo

énfasis en el pensamiento analítico, creativo y práctico. El rendimiento de los

estudiantes fue evaluado mediante el aprendizaje memorístico (a través de

evaluaciones de elección múltiple), y el aprendizaje analítico, creativo y práctico

(a través de evaluaciones de rendimiento).



Tal y como se esperaba, los estudiantes que fueron instruidos mediante la

tercera condición, favoreciendo la inteligencia exitosa (a través de habilidades

analíticas, prácticas y creativas) superaron a los otros estudiantes en cuanto a la

evaluación del rendimiento, incluso también en las pruebas de memoria de

elección múltiple. Con lo cual se deduce que la enseñanza de estos tres tipos de

pensamiento favorece el éxito, por tanto la enseñanza de conocimientos

fundamentados en la teoría exitosa permite a los estudiantes reforzar sus fortalezas

y corregir o compensar sus debilidades, así como codificar la información de

forma diferente.

Siguiendo esta línea, en un tercer estudio, la investigación llevada a cabo

por Grigorenko, Jarvin y Sternberg (2002) consistió en la comparación de la

enseñanza a través de la teoría triárquica y la enseñanza convencional, a través de

la lectura.

Un total de 871 estudiantes de educación primaria y 432 estudiantes de

educación secundaria formaron parte del estudio, en el cual los investigadores

enseñaron la lectura mediante la teoría triárquica o a través del currículum

convencional. En el nivel de primaria la lectura se enseñó explícitamente. En el

nivel de secundaria la lectura se enseñó a través de matemáticas, física, ciencias

sociales, inglés, lenguas extranjeras y artística.

Grigorenko et al. (2002), demostraron que los estudiantes que fueron

enseñados en la teoría triárquica superaron a los que fueron enseñados

convencionalmente, concretamente con respecto a la lectura.

Los resultados de los estudios instruccionales sugieren que la teoría de la

inteligencia exitosa es válida en su conjunto, y puede marcar una diferencia no

sólo en los tests de inteligencia, sino también en las aulas y en la vida cotidiana de

los adultos (Sternberg, 2003b).



3.2.2.3. Estudios sobre el conocimiento tácito

Sternberg sugiere que, si bien la inteligencia académica es útil en el aula

académica, la inteligencia práctica contribuye de manera significativa al éxito en

la vida. En la inteligencia práctica introduce en concepto de conocimiento tácito,

que lo define como la acción orientada al conocimiento que es adquirido sin la

ayuda directa de otros, que permite a las personas alcanzar los objetivos que se

proponen (Sternberg, Wagner, Williams, & Horvath, 1995). El conocimiento

tácito se refleja en una situación determinada y consiste en hacer acciones que no

se enseñan explícitamente dentro del sistema de aprendizaje formal, además se

adquiere a menudo con poco apoyo del medio ambiente o sin apoyo, luego resulta

difícil de articular y no se pone suficiente énfasis en relación con su importancia

para el éxito práctico (Sternberg et al., 1993).

Sternberg y sus colaboradores miden el conocimiento tácito a través de los

problemas que uno pueda encontrar en el trabajo. Han medido el conocimiento

tácito, tanto para niños como para adultos, y entre estos en trabajos tales como la

gestión, las ventas, el mundo académico, la enseñanza, la administración de la

escuela, el trabajo de secretariado, y los militares, también han sido creadas

pruebas para estudiantes (Sternberg, 2003b).

No obstante, Sternberg y colegas han elaborado un número de inventarios

específicos para evaluar el rendimiento en áreas específicas. Por ejemplo,

destacamos los inventarios más desarrollados (Bowman, Markham & Roberts,

2002), como el Inventario de conocimiento tácito para Gerentes (TKIM: Tacit

Knowledge Inventory for Managers), el Inventario de conocimiento tácito para las

ventas y el Inventario de conocimientos tácito de líderes militares (TKML: Tacit

Knowledge Inventory for Military Leaders) (Sternberg, Forsythe et al., 2000). Sin

embargo, las pruebas de conocimiento tácito también se han desarrollado para los

estudiantes de la universidad (Sternberg, Forsythe et al., 2000), psicólogos

académicos (Wagner & Sternberg, 1985), niños de edad escolar en Kenya



(Sternberg, Nokes et al., 2001), e incluso para inmigrantes (Nevo & Chawarski,

1997).

A pesar del hecho de que el contenido de estas diversas pruebas varía

considerablemente, como podría esperarse dado el dominio de la especificidad del

conocimiento tácito, la estructura general de estas pruebas son notablemente

similares. A los participantes se les da un escenario (por ejemplo, se les pide que

den una charla a los estudiantes sobre consejos para escribir bien en un informe

psicológico). Este escenario es seguido de instrucciones a los participantes que

calificaran la calidad de los distintos cursos de acción asociados a esta situación

hipotética (por ejemplo, asesorar a los estudiantes a considerar cuidadosamente la

audiencia a la cual le están escribiendo). El participante está obligado a tomar una

decisión, para cada curso de acción (a menudo se les da 10), en una escala Likert

de siete puntos (por ejemplo, 1 = muy poco habitual para 7 = muy característico)

(Bowman et al., 2002).

La puntuación de los ítems de conocimiento tácito de cada una de estas

pruebas está relacionada con el concepto de conocimiento experto. En las pruebas

de conocimiento tácito, los resultados se cotejan por los miembros directivos

dentro de la organización.

En general, cabe decir de las diversas medidas de conocimiento tácito

hasta ahora desarrolladas que la fiabilidad es modesta (a menudo las medidas de

consistencia interna son mayores que 0.60) (e.g. Sternberg, Nokes et al., 2001).

A pesar de que se han construido numerosas medidas de conocimiento

tácito, el número de publicaciones de estudios científicos es escaso. A

continuación describimos algunos hallazgos pertenecientes a tres campos

específicos: la psicología organizacional, la educación y estudios realizados a

militares.



El conocimiento tácito se ha evaluado más extensamente en el área de la

industria y psicología organizacional. El principal enfoque de la investigación ha

sido examinar el conocimiento tácito en relación con el rendimiento en el trabajo,

con una gran cantidad de variables de criterio que sirven como predictores. Por

ejemplo, las puntuaciones globales de conocimiento tácito se correlacionan

significativamente con el salario (r = 0.46), el nivel de posición (r = 0.36), el

trabajo de compañías (r = 0.35), simulaciones de trabajo (r = 0.61), y el aumento

del salario (r = 0.48) en una variedad de contextos de gestión (Sternberg, Forsythe

et al, 2000; Wagner & Sternberg, 1985).

En los estudios que examinan a los vendedores, el conocimiento tácito

también se ha demostrado que está relacionado con criterios tales como el número

de premios a la calidad (r = 0.35), el volumen de ventas (r = 0.37), y las primas (r

= 0.29). En muchos casos, las correlaciones con medidas de capacidad también se

obtuvieron, con las medidas de conocimiento tácito que tienen por lo menos tan

altos coeficientes de validez como las medidas de g. Igualmente, debido a que las

correlaciones entre la habilidad y las medidas de conocimiento tácito eran bajos,

parece que poseen validez predictiva incremental (Browman et al., 2002).

Según Gottfredson (2003), la investigación hasta ahora llevada a cabo por

Sternberg y colegas no está exenta de problemas, ya que los tamaños

proporcionados de las muestras han sido en general bastante pequeños

(habitualmente alrededor de 50 participantes).

En un estudio realizado en el Centro de Liderazgo Creativo, Sternberg y

sus colegas encuentran que las puntuaciones en los exámenes de conocimiento

tácito para la dirección, era el mejor predictor individual del rendimiento en una

simulación de gestión. En una regresión jerárquica, las puntuaciones en las

pruebas convencionales de la inteligencia, la personalidad, los estilos y la

orientación interpersonal se introdujeron primero y las puntuaciones de la prueba

de conocimientos tácitos se introdujeron después. Se encontraron que las



puntuaciones en la prueba de conocimiento tácito fue el mejor predictor de la

puntuación de simulación de gestión (Sternberg, Forsythe et al., 2000).

El conocimiento tácito también ha sido evaluado en el ámbito de la

educación y más específicamente, en un intento de descubrir los aspectos de éxito

en la universidad que no se pueden aprender de los libros de texto (Sternberg,

Forsythe et al., 2000). Las metodologías utilizadas para evaluar conocimiento

tácito en este caso están menos desarrolladas que las empleadas en el ámbito

organizacional.

Cabe destacar que una medida de rendimiento académico (compuesta por

la puntuación media en el instituto y la universidad, el test SAT, y el rendimiento

en la universidad) correlacionó con varios ítems de conocimiento tácito, que van

desde r = 0.45 (no jugar un deporte o ejercicio) hasta r = 0.23 (no asistir a las

sesiones semanales de revisión opcionales). Del mismo modo, los ítems de

conocimiento tácito se correlacionaron con ajuste académico (una combinación de

escalas de evaluación de la felicidad, éxito autopercibido, ambas con el

conocimiento tácito y el éxito universitario, y la calificación individual a la

universidad), con puntuaciones que van desde r = 0.42 (siendo positivo) para r =

0.27 (siendo flexible) (Sternberg et al., 1993, Sternberg, Forsythe et al., 2000).

Aun así, los ítems del conocimiento tácito evaluados aquí parecen captar aspectos

de la personalidad más que nada, y es una cuestión empírica abierta, ya que son

simplemente representaciones del constructo de personalidad Big Five (Bowman

et al., 2002).

Otra área donde el conocimiento tácito ha sido evaluado es en los líderes

militares y reclutas. En uno estudio, Eddy (1988, citado en Sternberg, Forsythe et

al., 2000 y en Bowman et al., 2002) utilizó el TKIM y puntuaciones ASVAB para

determinar las relaciones entre estas medidas. La muestra fue de 631 reclutas de la

Fuerza Aérea. Eddy (1988) encontró bajas a moderadas correlaciones entre TKIM

y los diez subtests del ASVAB, con algunas de estas correlaciones, incluso de



signo negativo. El resultado es sorprendente debido a que el conocimiento tácito

no es un constructo estricto de habilidad. Sin embargo, también se puede

cuestionar el instrumento utilizado, ya que el TKIM es una escala obsoleta para

evaluar el conocimiento tácito de los reclutas. Una característica sorprendente del

estudio fue la mínima correlación entre la edad, el sexo, y el conocimiento tácito,

los hallazgos indican que el TKIM puede reducir los efectos de impacto adverso,

especialmente teniendo en cuenta que las correlaciones entre las puntuaciones

ASVAB, la raza y el sexo fueron significativas (como de hecho Herrnstein y

Murray, 1994, encontraron).

Hedlund, Horvarth et al. (1998), analizan el rendimiento de los directivos

en el TKML, y hallaron validez convergente significativa para el TKML y las

medidas de la efectividad del liderazgo. Los autores también reportan

correlaciones bajas (a veces negativas) entre el TKML y las medidas de capacidad

cognitiva. Sin embargo, Gottfredson (2003) plantea algunos problemas con las

conclusiones encontradas en el informe, ya que los resultados no se replican bien

a través de los estudios. Aun así, Hedlund, Horvarth et al. (1998), sí ofrecen cierta

evidencia de que el conocimiento tácito tiene validez predictiva incremental para

diversos criterios relacionados con el éxito en los militares (Bowman et al., 2002).

En un trabajo sobre liderazgo en militares (Sternberg, Forsythe et al.,

2000), se encontró que las puntuaciones de 562 participantes en las pruebas de

conocimiento tácito para liderazgo militar predice calificaciones de la efectividad

del liderazgo, mientras que las puntuaciones en una prueba convencional de

inteligencia y en una prueba de conocimiento tácito para administradores no

predijo significativamente las calificaciones de eficacia.

En los estudios de conocimiento tácito, Sternberg y sus colegas han

encontrado en primer lugar, que la inteligencia práctica que se concreta en el

conocimiento tácito se incrementa con la experiencia, es decir, se está

beneficiando de la experiencia, que conduce a aumentos en las puntuaciones.



Algunas personas pueden haber estado en un puesto de trabajo durante años y

haber adquirido relativamente poco conocimiento tácito.

En segundo lugar, también se han encontrado que los resultados en las

pruebas de conocimiento tácito, -tales como el manejo de uno mismo, de otros, y

la gestión de tareas- se correlacionan significativamente entre sí.

En tercer lugar, las puntuaciones en diferentes pruebas de conocimiento

tácito, como las de académicos y directivos, también se correlacionan

sustancialmente entre sí (aproximadamente al nivel 0.5).

Por lo tanto, en cuarto lugar, las pruebas de conocimiento tácito pueden

producir un factor general a través de las mismas. Sin embargo, en quinto lugar,

las puntuaciones en las pruebas de conocimiento tácito no se correlacionan con las

puntuaciones en las pruebas convencionales de inteligencia, si las medidas

utilizadas son de una simple puntuación o baterías de múltiples habilidades. Por lo

tanto, cualquier factor general de las pruebas de conocimiento tácito no es lo

mismo que cualquier factor general de las pruebas de habilidades académicas.

En sexto lugar, a pesar de la falta de correlación de inteligencia práctica

con medidas convencionales, las puntuaciones en pruebas de conocimiento tácito

predicen el rendimiento en el trabajo, tan bien o mejor que lo hacen las pruebas

psicométricas de inteligencia convencionales (Sternberg, 2003b).

3.3. CONCLUSIONES

En primer lugar, los estudios realizados sobre las teorías implícitas ponen

de manifiesto la concepción sobre la inteligencia que tienen las personas, y son la

base de las teorías explícitas que se fundamentan en investigaciones en las cuales



se pone a prueba la teoría que el investigador pretende demostrar. Tras estudiar las

concepciones de inteligencia de las personas en diferentes culturas, los estudios

analizados muestran en general el acuerdo de que esta va más allá de un factor de

inteligencia general, y parecen sugerir la existencia de una inteligencia práctica

como algo distinto de la inteligencia académica.

En segundo lugar, a través de los estudios de teorías explícitas se analizó

tanto la validación interna como la validación externa de la teoría triárquica de la

inteligencia de Sternberg y su reformulación en la teoría exitosa de la inteligencia.

En cuanto a la validación interna se examinaron las medidas de evaluación

creadas por Sternberg, tales como el STAT, el Rainbow Project, el Kaleidoscope

Project y la Batería Aurora. Con respecto al STAT que fue primer instrumento

creado para medir la inteligencia triárquica, mostraba una buena validez en las

distintas investigaciones realizadas en países como EE. UU., España, Finlandia,

además se identificaron tres factores (analítico, creativo y práctico), demostrando

que el STAT era adecuado para el propósito con el que se elaboró. Sin embargo,

debido a los inconvenientes para evaluar la inteligencia práctica y creativa, ya que

los ítems eran de elección múltiple, Sternberg y sus colaboradores (2006)

diseñaron el Rainbow Project donde se evaluaban las habilidades prácticas y

creativas mediante tareas de rendimiento o tareas abiertas.

En tercer lugar, analizamos los estudios sobre el Rainbow Project, que era

un suplemento al test STAT (añadía tareas de rendimiento práctico y creativo) y

se diseñó para evaluar la admisión de estudiantes a la universidad de forma

complementaria a los tests estandarizados en el sistema educativo americano. Los

resultados de las investigaciones sugerían que el Rainbow Project predecía mejor

el rendimiento en la universidad y reducía las diferencias de grupos étnicos más

que el SAT, que era el test convencional usado en Estados Unidos para la

predicción del rendimiento en la universidad. Además los principios del Rainbow

Project, se pueden aplicar a otros niveles para seleccionar admisiones y reducir las

diferencias en grupos étnicos y de género, como las investigaciones que se han



realizado de admisiones en escuelas de negocios, o en evaluaciones de test de

aptitudes y rendimiento. El inconveniente del Rainbow Project era la larga

duración y la complejidad del test para su aplicación.

En cuarto lugar, destacamos los estudios de Sternberg sobre otro

instrumento que diseñó, el Kaleidoscope Project, con el propósito de incluir la

evaluación del constructo de sabiduría y simplificar las cuestiones del Rainbow

Project. Los resultados de los estudios realizados pusieron de relieve que también

predecía el rendimiento en la universidad y que los que tenían altas puntuaciones

en dicho test, sobresalían en la participación de actividades extracurriculares y de

liderazgo. Sin embargo, no se obtuvieron diferencias significativas entre los

grupos étnicos a diferencia del Rainbow Project.

En quinto lugar, examinamos el último instrumento diseñado por

Sternberg, la Batería Aurora, que fue creada como una alternativa o complemento

a los métodos de identificación de superdotados para niños entre los 9 y 12 años, y

se basaba en la teoría exitosa de la inteligencia, por tanto medía los tres tipos de

habilidades (analíticas, prácticas y creativas) en los tres tipos de dominios (verbal,

numérico y figurativo). Dicha batería fue traducida y adaptada a otros idiomas y

culturas por diversos investigadores de Inglaterra, España, Arabia Saudí, Rusia,

Holanda, India, Israel. Hoy en día se sigue trabajando en estos países en el

proceso de traducción, estudios pilotos y revisión. Los estudios realizados hasta la

fecha ponen de manifiesto que las características psicométricas son adecuadas, y

que la batería es capaz de identificar perfiles heterogéneos de superdotados, tanto

por habilidad como por dominio, que no habían sido considerados en la

identificación de superdotados en escuelas de Reino Unido, utilizando otras

medidas de rendimiento en Primaria y Secundaria como el KS y el MidYIS.

En sexto lugar, con referencia a los estudios sobre la validación externa de

la teoría exitosa de Sternberg, se analizaron una serie de estudios realizados en

otras culturas como en Kenya, Rusia y Alaska. Los resultados mostraban que la



inteligencia abarcaba más allá de un factor general, y había una disociación entre

la inteligencia académica y la inteligencia práctica y creativa.

En séptimo lugar, hemos analizado estudios instruccionales bajo el marco

de la teoría exitosa, en los cuales, los estudiantes que habían sido enseñados

utilizando el desarrollo de habilidades analíticas, creativas y prácticas, aprendían

mejor que los estudiantes que no habían sido instruidos bajo la teoría exitosa.

Además se comprobó esta diferencia, en otro estudio (Grigorenko et al., 2002)

que comparaba estos dos grupos a través de la lectura, coincidiendo los resultados.

Por tanto, los estudios realizados sugieren que la teoría de la inteligencia exitosa

es válida en su conjunto, y puede marcar una diferencia no sólo en los tests de

inteligencia, sino también en las aulas y en la vida cotidiana de los adultos

(Sternberg, 2003b).

En octavo lugar y por último incidimos en estudios sobre la inteligencia

práctica, en concreto en el concepto de conocimiento tácito para predecir el éxito

en la vida en distintos sectores, no solamente en el aula, sino también en el ámbito

profesional. Sternberg y sus colegas encontraron que el conocimiento tácito se

incrementa con la experiencia, que los resultados en las diferentes pruebas de

conocimiento tácito se correlacionan entre sí, pero no se correlacionan con las

puntuaciones en las pruebas convencionales de inteligencia. Además las pruebas

de conocimiento tácito pueden producir un factor general que no es el mismo que

el factor general que deriva de las pruebas de habilidades académicas, pero a pesar

de ello, las puntuaciones en pruebas de conocimiento tácito predicen el

rendimiento en el trabajo igual o mejor que las pruebas psicométricas de

inteligencia convencionales (Sternberg, 2003b).

SEGUNDA PARTE

Capítulo 4.Estudio Empírico


CAPÍTULO 4

ESTUDIO EMPÍRICO

INTRODUCCIÓN

En este capítulo se aborda el estudio empírico de la tesis, el cual tiene

como objetivo general el estudio de las propiedades psicométricas de fiabilidad y

validez de la Batería Aurora, en concreto de la inteligencia práctica y analítica.

En el capítulo se reflejan los objetivos específicos, la metodología en la

que se describen los participantes e instrumentos, así como el procedimiento y

análisis de datos utilizado.

A continuación se presentan los resultados de nuestra investigación, los

cuales se han organizado según los objetivos específicos a acometer. Finalmente,

se establece una discusión de los resultados obtenidos y se extraen unas

conclusiones del estudio.



4.1. OBJETIVOS

Los objetivos específicos propuestos pueden dividirse entre aquellos que

estudian la validez interna de la prueba y aquellos que se centran en el estudio de

diferencias individuales para estudiar la validez externa de la prueba.

Los objetivos que se centran en la validez interna de la prueba son los

siguientes:

1. Estudiar las características psicométricas de fiabilidad de los instrumentos

de evaluación de la inteligencia analítica y práctica (subtests y total) de la

Batería Aurora diseñada por Sternberg y colaboradores.

2. Estudiar la estructura interna de la prueba, para verificar la independencia

o interrelación de las dos inteligencias propuestas por Sternberg (analítica

y práctica), así como la relación o independencia de las mismas con la

inteligencia psicométrica o Factor “g”.

3. Analizar las características psicométricas referidas a la inteligencia

analítica y práctica de la muestra de participantes a través de análisis

descriptivos.

Entre los objetivos que estudian la validez externa de la prueba

abordaremos el análisis de diferencias individuales, en este sentido se propone:

4. Analizar el perfil de inteligencia analítica y práctica de los participantes en

función de sexo y curso, controlando la variable edad.

5. Estudiar la relación entre el rendimiento académico y las inteligencias

analítica y práctica.



6. Estudiar la capacidad predictiva de las inteligencias analítica y práctica

sobre el rendimiento académico.

7. Estudiar el acuerdo o convergencia entre la identificación de alumnos

superdotados ofrecida por la Batería Aurora y la ofrecida por el modelo

psicométrico (a través del Factor “g”).

4.2. METODOLOGÍA

4.2.1. Participantes

Se utilizó un muestreo de carácter incidental, participando distintos centros

distribuidos por toda la extensión geográfica de la Región de Murcia. La muestra

inicial estuvo compuesta por 440 alumnos (45.2 % niños y 54.5 % niñas), con una

edad que osciló entre 7 y 16 años (M = 10.47; DT = 1.77), pertenecientes a ocho

colegios de Educación Infantil y Primaria de carácter público y concertado de la

Región de Murcia (España), de las localidades de Mazarrón, Jumilla, Lorca y

Murcia. Dichos colegios contaban con una población diversa, la mayoría de ellos

tenían un alumnado de clase social media. Uno de ellos, situado en Mazarrón,

destacaba por un alto porcentaje de población inmigrante con escasos recursos

económicos.

Sin embargo, en este estudio se optó por considerar únicamente los

alumnos con edades para los que la Batería estaba diseñada; es decir, de cuarto a

sexto de Primaria. Tras la depuración de la base de datos, se descartaron aquellos

alumnos que presentaban demasiados datos perdidos, con lo que finalmente la

muestra quedó compuesta por un total de 234 alumnos (47% niños, 53% niñas).

Dichos alumnos tenían edades comprendidas entre los 9 y 12 años (M = 10.22,

DT = .90) pertenecientes a centros públicos y concertados de la Región de Murcia,



con nivel sociocultural medio. De ellos un 29.9% pertenecían a 4º de Educación

Primaria, 36.8% eran de 5º de Educación Primaria, y un 33.3% pertenecían a 6º de

Educación Primaria.

4.2.2. Instrumentos

Para este estudio se han utilizado tres instrumentos: La Batería Aurora

(inteligencia analítica e inteligencia práctica), el Test de Factor “g” de Cattell y el

rendimiento académico, que a continuación describimos.

4.2.2.1. Batería Aurora

La Batería Aurora (Chart et al., 2008) consiste en un conjunto de pruebas

para la evaluación de la inteligencia exitosa. Está compuesta por una serie de

subtests que evalúan tres tipos de inteligencia: analítica, creativa y práctica, y que

se presentan en tres modalidades de lenguaje - verbal, figurativo y numérico. Para

este estudio, se ha evaluado la inteligencia analítica y práctica.

Batería Aurora. Inteligencia analítica

La inteligencia analítica (IA) o académica es la capacidad para razonar y

pensar con lógica cuando se trabaja en actividades relacionadas con la escritura, el

debate, la solución de problemas matemáticos y la investigación. Para valorar la

inteligencia analítica se utilizarán seis subtests: Palabras homónimas, Metáforas

limitadas, Tarjetas matemáticas, Álgebra, Tangramas, Barcos conectados.

Las actividades de la inteligencia analítica evalúan la capacidad para

resolver problemas, juzgar la calidad de las ideas o tomar decisiones en el



contexto académico. Para ello, se utilizan actividades de respuestas múltiples que

se presentan en tres modalidades de lenguaje (figurativo, verbal y numérico). Los

subtests que se han traducido y adaptado por el Grupo de Investigación de Altas

Habilidades, son (ver anexo):

Palabras homónimas. Consta de veinte ítems, en los que se pide a los

niños que completen una frase con dos palabras con la misma pronunciación pero

que tengan significados distintos. Se han incluido tanto palabras homófonas como

homógrafas. Se evalúa el nivel de vocabulario y la flexibilidad en el uso de las

palabras dependiendo del contexto. Este subtest es de contenido verbal. El subtest

se ha valorado teniendo en cuenta los aciertos, en cada ítem sólo existe la

posibilidad de que sea incorrecto (0 puntos) o correcto (1 punto).



Metáforas limitadas. Consta de nueve ítems a partir de los cuales se les

pide a los alumnos que expliquen la relación aparente entre dos elementos que no

están relacionados. Se valora la codificación, combinación y comparación

selectiva. Las comparaciones, metáforas y símbolos sirven para establecer

relaciones remotas que son características del pensamiento creativo. Este subtest

es de contenido verbal. La corrección se llevó a cabo utilizando unas guías de

corrección facilitadas por el equipo de la Universidad de Yale, según las cuales

cada respuesta era valorada de 0 a 4 puntos, teniendo en cuenta el grado de

complejidad y originalidad de la metáfora utilizada.



Tarjetas matemáticas (modalidad numérica). Consta de cinco ítems que

contienen una serie de números y letras, éstas tienen un valor previamente

establecido. Uno de los dígitos ha sido reemplazado por una letra, el alumno debe

descubrir de qué dígito se trata. Este subtest es de contenido numérico. Se ha

valorado teniendo en cuenta el número de aciertos, para los ítems 4 y 5 que

pueden tener más de una respuesta correcta, se ha considerado ambas, de forma

que la puntuación máxima son 2 puntos (cuando se dan ambas respuestas) y la

mínima es 0 puntos (ningún acierto).



Álgebra. Consta de cinco ítems con problemas matemáticos, cuyo objetivo

es resolverlos. La solución exige utilizar operaciones básicas y comprender un

lenguaje de cierta complejidad. En este subtest los ítems 2 y 5 tienen más de una

pregunta formulada al alumno. La corrección se llevó a cabo contando 1 punto

cuando el alumno acertaba la respuesta y 0 puntos si daba una respuesta errónea.

Para los ítems que formulaban más de una pregunta se daban 1 punto por cada

respuesta correcta, de forma que el ítem 2 puntuaba un máximo de 2 puntos y el

ítem 5 un máximo de 3 puntos.



Tangramas. Consta de diez ítems, en los que se pide al alumno que

complete una figura dada a partir de una serie de piezas. Valora los procesos de

razonamiento abstracto como la capacidad de análisis-síntesis, las relaciones

espaciales, los procesos lógicos y las estrategias de resolución de problemas. Se

trata de un subtest de opción múltiple. Se valoró con 1 punto cada acierto y con 0

puntos cada fallo. Este subtest es de contenido figurativo.



Barcos conectados. Consta de diez ítems cuyo objetivo es valorar la

habilidad para descubrir las relaciones complejas entre los tipos de amarre que se

dan entre una serie de dibujos o fotografías de barcos. Son tareas que exigen

establecer relaciones espaciales complejas. Este subtest pertenece al contenido

figurativo. Se trata de un subtest de opción múltiple. Se valoró con 1 punto cada

acierto y con 0 puntos cada fallo.



Batería Aurora. Inteligencia práctica

La inteligencia práctica (IP) es la capacidad para aplicar el conocimiento a

la solución de los problemas de la vida real. La IP supone aplicar los componentes

de la inteligencia para lograr la adaptación, el modelado o la selección del medio


La inteligencia práctica se valora mediante cinco subtests: Mapas

logísticos, Cambio de dinero, Decisiones, Sombras de juguetes, Cortes de papel.

Estas actividades están orientadas a valorar la eficacia del alumno para utilizar sus

recursos intelectuales para resolver situaciones de la vida diaria.

Las actividades de la inteligencia práctica evalúan la capacidad para

resolver problemas, juzgar la calidad de la ideas o tomar decisiones en el mundo

real. Para ello, se utilizan actividades de respuestas múltiples que se presentan en

tres modalidades de lenguaje (pictórico, verbal y numérico). Los subtests son:



Mapas logísticos. Consta de diez ítems cuyo objetivo es valorar la

capacidad para: planificar y diseñar la ruta más rápida y eficaz para hacer las

diferentes tareas. Requiere el uso de las siguientes habilidades: planificación

precisa; manejo de relaciones espaciales; utilizar el tiempo necesario para hacer

una buena planificación; usar de manera eficaz el conocimiento para hacer el plan;

utilizar los recursos de manera flexible para cambiar el plan; encontrar nuevas

fuentes de información para establecer la planificación. Este subtest es de

contenido numérico. La corrección se llevó a cabo puntuando con 1 punto, cuando

el alumno encontraba el camino más corto; y con 0 puntos, el resto de respuestas.



Cambio de dinero. Consta de cinco ítems cuyo objetivo es resolver

diferentes situaciones y problemas en las que se utiliza el uso y manejo del dinero

en la vida diaria. Implica rapidez y flexibilidad para manejar el dinero y su valor.

Es de contenido numérico. La corrección se llevó a cabo, por cada acierto 1 punto.

Los ítems que formulaban más de una pregunta se les daba 1 punto por respuesta

acertada.



Decisiones. Consta de tres ítems, donde se presentan al alumno unas

situaciones y problemas que se pueden presentar en su vida diaria y cuya solución

exige decidir qué hacer y qué alternativas elegir, para ello ha de valorar las

ventajas y desventajas que puede tener la decisión tomada. Dicho proceso implica

hacer uso del razonamiento y procesos de pensamiento para elegir una decisión a

un problema que se le presente en la vida. Para tomar una decisión, el niño

necesita conocer, comprender y analizar la situación, para así poder darle

solución. Aunque los problemas y situaciones de las tareas son simples y

cotidianos, la toma de decisiones exige considerar las consecuencias de una mala

o buena elección. Se trata de un subtest de contenido verbal. La corrección se ha

llevado a cabo teniendo en cuenta la corrección al clasificar los argumentos, si

eran clasificados de forma correcta se les daba 1 punto. Como cada ítem cuenta

con más de un argumento, la puntuación de cada ítem es la suma de la puntuación

de todos sus argumentos.



Sombras de Juguetes. Consta de ocho ítems orientados a descubrir las

diferentes perspectivas que proyectan juguetes iluminados desde un determinado

ángulo. El niño debe descubrir qué sombra corresponde al ángulo del que viene la

luz. Se valora la perspectiva y el uso de las relaciones espaciales. Esta subtest es

de dominio figurativo. Se trata de un subtest de opción múltiple. Se valoró con 1

punto cada acierto y con 0 puntos cada fallo.



Cortes de Papel. Consta de 10 ítems mediante las cuales se muestran fotos

de diferentes papeles doblados sobre sí mismos y en los que se realizan distintos

cortes de tijera. El objetivo es valorar las relaciones espaciales. Es un subtest de

dominio figurativo. Se trata de una subtes de opción múltiple. Se valoró con 1

punto cada acierto y con 0 puntos cada fallo.



Para considerar los datos perdidos se utilizó el siguiente criterio: 1) que no

hubiese respondido a ningún ítem de la serie (bien ausencia el día de la prueba o

cualquier otra causa) o 2) que el ítem dejado en blanco fuese de los últimos de la

serie (se consideraba entonces que el niño no lo había acometido por

desmotivación o por lentitud en la realización de la prueba). Sin embargo, si uno

de los ítems intermedios estaba en blanco y otros de la misma prueba estaban

contestados, se considera que el niño lo ha dejado en blanco porque no sabe la

respuesta correcta. En cuyo caso se le da 0 puntos.

En definitiva, los subtests evalúan las inteligencias (analítica y práctica)

utilizando tres dominios o lenguajes –verbal, numérico y figurativo (Sternberg,

Castejón et al., 2001; Sternberg, 1985a; Sternberg, Prieto et al., 2000; Sternberg &

Prieto, 2007). El empleo de tres dominios trata de asegurar que los estudiantes que

trabajan bien con una forma particular de representación, pero no con otra, se les

de la oportunidad de mostrar sus habilidades. La evaluación utilizando este tipo de

tareas nos permite entender el papel de la inteligencia analítica y práctica para

explicar la alta habilidad (superdotación y talento).

4.2.2.2. Factor “g” de Cattell

Es un test de medida de la inteligencia general no verbal. Está formado por

4 subtests, que implican contenidos perceptivos distintos, con el fin de evitar que

determinadas diferencias en esta aptitud, influyan en los resultados de la medida

de la inteligencia. Se aplicó la escala 2.

El primer subtest está constituido por series incompletas y progresivas. La

tarea del sujeto consiste en seleccionar, entre las opciones propuestas, la respuesta

que continua adecuadamente la serie.



El subtest de Clasificación consta de cinco figuras, el sujeto debe

identificar la única que difiere de las otras cuatro.

En el subtest de Matrices la tarea consiste en completar el cuadro de

dibujos o matriz que se presenta en el margen izquierdo mediante la elección de

una de las cinco soluciones que se proponen.

El último subtest, Condiciones, exige la elección de la alternativa que

cumple las mismas condiciones que el cuadro o figura que se da como referencia.

En todos los casos, los elementos se presentan en forma gráfica y

prácticamente sin ningún contenido de tipo cultural.

La duración de la prueba es de doce minutos y medio. La edad de

aplicación de la escala 2 es de 8 a 14 años y para adultos de nivel cultural medio

(Cattell & Cattell, 1973).

Los índices de fiabilidad de la prueba, según se reportan en el manual

(Cattell & Cattell, 1973) utilizando el método de las dos mitades se obtuvieron

coeficientes de correlación de Spearman-Brown de .86.

4.2.3. Procedimiento

La investigación que presentamos con la Batería Aurora ha sido fruto de

un minucioso y laborioso trabajo de adaptación que se inició en el 2007, siguiendo

en la medida de lo posible las indicaciones propuestas por la International Test

Commission (2001), las cuales resume Sireci (2007), de la siguiente manera:

conocer la cultura tanto como el lenguaje, seleccionar cuidadosamente a los

traductores, implicar a tanta gente como sea posible en el proceso de adaptación, y



realizar un estudio piloto conduciendo los análisis estadísticos oportunos para

validar la calidad y comparabilidad del test traducido y el original y finalmente

documentar todo el proceso.

El proceso ha sido continuo y para facilitar su explicación lo hemos

dividido en distintas fases:

1- Traducción y estudio piloto de la prueba:

Esta primera fase tuvo como objetivo la traducción de la Batería Aurora,

es en 2007 cuando el grupo de investigación de Altas Habilidades de la

Universidad de Murcia inicia el proyecto, en concreto con la Batería Aurora-a

(dirigida a alumnos) y Aurora-r (dirigida a profesores).

Ambos instrumentos fueron traducidos del inglés por la Dra. Ferrando y el

grupo de investigación dirigido por la Dra. Prieto, adaptando algunas expresiones

al castellano y corrigiendo todos los términos y conceptos de acuerdo a los niveles

y usos de nuestros escolares.

Además se solicitó la colaboración de alumnos de último curso de

Psicopedagogía (que en un 25%-30% eran maestros de Primaria en ejercicio,

n=35, edad media = 24 años) para comprobar la accesibilidad y comprensión del

lenguaje utilizado para niños de Primaria y también para testar el cuestionario

dirigido a profesores.

De esta primera aplicación, se comprobó que el cuestionario de

observación para profesores (Aurora-r), presentaba dificultades de comprensión,

debido a que nuestro sistema educativo es diferente, por lo tanto no se ha

utilizado.



El primer estudio piloto, tuvo por objetivo aplicar dicho test a una pequeña

muestra (46 niños de 8 a 11 años, 25 chicos y 21 chicas) de un colegio público de

una pedanía de Murcia, con un nivel socioeconómico medio-bajo. Se tuvieron en

cuenta las observaciones de la maestra en cuanto a la dificultad de comprensión de

los ítems por parte de los alumnos, así como el grado de motivación en la

realización de las pruebas. Así mismo, se observó que las pruebas eran

excesivamente largas, precisando de dos sesiones para su aplicación.

2- Selección de la muestra y Administración de la batería:

En una segunda fase después de concluir con el estudio piloto, se

seleccionaron y contactamos con centros de Educación Primaria y Secundaria

públicos y concertados de la Región de Murcia de las siguientes localidades:

Lorca, Mazarrón, Jumilla y Murcia. Los centros educativos que se seleccionaron

fueron: CEIP San Fernando y CEIP San José (ambos de Lorca), CEIP Francisco

Caparrós (Mazarrón), CEIP San Francisco y CEIP La Asunción (ambos de

Jumilla), CEIP María Maroto y Colegio Concertado Divino Maestro (ambos de

Murcia).

Para la autorización del estudio, se les envió una circular a los directores

de los centros educativos, en la cual se explicaba en qué iban a consistir las

pruebas que les íbamos a aplicar a los alumnos de 8 a 14 años, en los cursos de 3º

de Primaria hasta 2º E.S.O. Además se solicitó la autorización de los padres por

escrito.

Se pidió a los orientadores y tutores de los centros su colaboración para

disponer de aulas y recursos que permitiesen reunir a los alumnos que estaban

autorizados por sus padres para realizar las pruebas.

Se establecieron dos sesiones para aplicar los instrumentos de evaluación.

En la primera se administró la inteligencia analítica de la Batería Aurora, la



duración fue aproximadamente de 90 minutos, haciendo un descanso a los 60

minutos.

En la segunda sesión se aplicó el Test de la Inteligencia Práctica de la

Batería Aurora, cuya duración fue de 60 minutos aproximadamente y el Factor

“g” de Cattell (escala 2) cuya aplicación fue de 30 minutos. Ofrecemos un

esquema con las pruebas y los tiempos utilizados según el curso (tabla 4.1).



Tabla 4.1.

Esquema con las pruebas y los tiempos utilizados según el curso

INSTRUMENTOS TIEMPO APROXIMADO

(min.)

CURSOS

PRIMERA SESIÓN 3º y 4º

Primaria

5º y 6º

Primaria

1º y 2º

E.S.O.

Batería Aurora: inteligencia analítica. Subtest:

Palabras Homónimas 37´ 18´ 15´

Metáforas Limitadas 13´ 15´ 9´

Tarjetas Matemáticas 12´ 7´ 5´

Álgebra 18´ 20´ 12´

DESCANSO

Tangramas 15´ 5´ 11´

Barcos Conectados 15´ 15´ 13´

Batería Aurora: inteligencia práctica. Subtest:

Mapas Logísticos 25´ 14´ 11´

Cambio de dinero 20´ 18´ 13´

Decisiones 13´ 5´ 5´

Sombras de juguete 10´ 8´ 5´

Cortes de papel 15´ 10´ 11´

DESCANSO

Factor “g” de Cattell (escala 2). Subtest:

Series 3´

Clasificación 4´

Matrices 3´

Condiciones 2´ 30´´



3- Corrección, introducción y análisis de datos:

En la última fase, se procedió a la corrección de los tests según las

instrucciones propuestas por el grupo de investigación de Robert Sternberg y

Elena Grigorenko, autores de la Batería Aurora.

Se creó una base de datos, codificándose las respuestas a los ítems y por

último, se realizaron los análisis estadísticos mediante el programa SPSS versión

19.

4.2.4. Análisis de datos

El diseño y análisis de datos hace uso de distintos procedimientos dentro

de un método general de carácter correlacional, que incluye técnicas de tipo

predictivo/explicativo a partir de datos obtenidos según un diseño correlacional. A

continuación describimos el análisis de datos para cada uno de los objetivos.

Objetivo. 1: Para estudiar las características psicométricas de fiabilidad se

abordó el estudio de los ítems, mediante una metodología descriptiva, utilizando

las puntuaciones medias, desviaciones típicas, frecuencia de puntuación (correcto,

incorrecto), correlación ítem-total de la escala y fiabilidad (alfa de Cronbach) si se

elimina el ítem.

Objetivo 2: Para verificar la independencia o interrelación de las dos

inteligencias analítica y práctica, así como la relación con la inteligencia

psicométrica, se han utilizado análisis factoriales exploratorios y confirmatorios,

mediante el programa AMOS v. 20 (Arbuckle, 2009).



Objetivo 3: Estudiar las puntuaciones de la Batería Aurora en la muestra

de participantes, se ha realizado el análisis de las puntuaciones mínimas,

máximas, medias, desviaciones típicas, asimetría y curtosis.

Objetivo 4: Para analizar el perfil de inteligencia analítica y práctica de los

participantes teniendo en cuenta el sexo y curso, y controlando la variable edad,

se ha utilizado un MANCOVA, introduciendo como variables independientes el

sexo y el curso y como covariable la edad.

Objetivo 5: Para estudiar la relación entre el rendimiento académico y las

inteligencias analítica y práctica, se ha utilizado el análisis de correlación de

Pearson.

Objetivo 6: Para estudiar la capacidad predictiva de las inteligencias

analítica y práctica sobre el rendimiento académico se ha utilizado el análisis de

regresión por pasos sucesivos.

Objetivo 7: Para estudiar el grado de acuerdo, entre las diferentes pruebas

de inteligencia utilizadas para la identificación de alumnos superdotados, se ha

realizado tablas de contingencia e índice de acuerdo de Kappa.

4.3. RESULTADOS

Este apartado, al igual que el anterior ha sido organizado según los

objetivos propuestos.



4.3.1. Objetivo 1: Características psicométricas de fiabilidad de los ítems de

la inteligencia analítica y práctica

A continuación exponemos los análisis de ítems para cada uno de los

subtests que componen la Batería Aurora, Se presentan en el siguiente orden:

Inteligencia práctica: Mapas, Cambio de dinero; Decisiones, Sombras, Cortes de

papel. Inteligencia analítica: Palabras homónimas, Metáforas, Tarjetas

matemáticas, Álgebra, Tangramas y Barcos conectados.

4.3.1.1. Dificultad y homogeneidad de respuestas a los ítems de Mapas

Tomando los datos de la tabla 4.2 se puede observar una buena dispersión

de los índices de dificultad de los diez ítems del subtest Mapas, situándose los

valores entre .39 (ítem 10) y .89 (ítem 1). Se puede observar que la gran mayoría

de los ítems presentan un índice de dificultad cerca de un porcentaje de 50%,

como es deseable en tests de desempeño cognitivo. Se observa que entre .35 y .65

encontramos siete de los diez ítems, existiendo tres ítems que se pueden

considerar muy fáciles (1, 2, 4) en particular el ítem 1 que lo aciertan casi un 90%

de los alumnos.

Extrañamente, no ha aparecido ningún ítem particularmente difícil para los

alumnos de la muestra. El ítem más difícil (ítem 10) es acertado por casi el 40%

de la muestra. También, se puede comprobar que hay una progresiva dificultad de

los ítems a lo largo de la prueba, de manera que el ítem 3 podría situarse más al

final del subtest y por ejemplo el ítem 9 se podría anticipar su posición en el

subtest, para así lograr un progresivo grado de dificultad.

Considerando el índice de validez interna o el poder discriminativo de los

ítems se observa que todos ellos presentan un coeficiente de correlación corregida



con el total por encima de .20 -tomada por algunos autores como el mínimo

aceptable en tests psicométricos de inteligencia (Almeida, Primi, & Ferreira,

2008)-, incluso ningún ítem presenta un valor de correlación inferior a .30. Estos

valores están relacionados con el coeficiente de homogeneidad de los ítems,

encontrando que la correlación entre las dos mitades de la prueba (bipartición de

los ítems, se sitúa entre .63, que se convierte en un valor de alfa .77, cuando se

aplica la fórmula correctiva de Spearman-Brown).

Tabla 4.2.

Frecuencias y estadísticos descriptivos de las puntuaciones de los ítems de Mapas

Ítems N % Acierto Ritc* Alfa se

1 227 .89 .34 .74

2 227 .75 .43 .73

3 227 .52 .44 .72

4 227 .84 .38 .73

5 227 .49 .50 .71

6 227 .54 .51 .71

7 227 .64 .48 .72

8 226 .50 .39 .73

9 226 .65 .33 .74

10 226 .39 .32 .74

Nota. * Ritc: correlación elemento-total corregida; alfa total =.77



Como podemos ver en la tabla 4.2, ningún ítem si lo eliminamos

incrementa el valor de alfa, sino lo contrario. Efectivamente cualquier ítem, si lo

eliminamos provoca una disminución de alfa (pues estamos en presencia de un

subtest de apenas 10 ítems), y los ítems 5, y 6 que presentan una validez interna

más elevada, si los eliminamos, el índice de alfa se reduce para .71.

4.3.3.2. Dificultad y homogeneidad de respuestas a los ítems de Cambio de

dinero

En la tabla 4.3 presentamos los datos estadísticos descriptivos de las

puntuaciones de los sujetos a los ítems de Cambio de dinero, así como el

coeficiente de validez interna de los ítems (Ritc*) y su contributo para el valor de

alfa o consistencia interna de este subtest (cómo se quedaría el alfa total si

elimináramos cada uno de los ítems).

Tabla 4.3.

Frecuencias y estadísticos descriptivos de las puntuaciones de los ítems de

Cambio de dinero

Ítems N Media D.T. Número de aciertos

Ritc* Alfa

se 0 1 2 3 4

1 224 1.25 .92 33 9.4 57.6 - - .46 .53

2 218 1.39 1.46 51.4 .9 5 42.7 - .39 .58

3 212 1.0 .93 42.9 13.7 43.4 - - .51 .51

4 196 .82 .89 50.5 17.3 32.1 - - .18 .64

5 196 .63 1.11 68.9 13.3 8.7 4.6 4.6 .39 .55

Nota. * Ritc: correlación elemento-total corregida; (alfa total =.618)



Como se puede observar en la tabla 4.3 en el subtest de Cambio de dinero,

los ítems no presentan mucha dispersión. El índice de dificultad se sitúa en torno

al 50% para los ítems 1, 2, y 3, sin embargo están considerados más difíciles los

ítems 4 y 5, siendo el ítem 5 el más difícil y apenas obtienen su puntuación

máxima (4 puntos) un 4.6% de la muestra. Por tanto hay un orden de progresiva

dificultad en los ítems.

Teniendo en cuenta el índice de validez interna o el poder discriminativo

de los ítems se observa que todos ellos presentan un coeficiente de correlación

corregida con el total por encima de .20, excepto el ítem 4 que se sitúa en .18

(estando muy próximo del nivel mínimo exigido en este tipo de pruebas).

Al comprobar los resultados de la tabla 4.3, los ítems si los eliminamos no

aumentan el valor de alfa, a excepción del ítem 4 que aumentaría ligeramente

(.64), pero que no justifica su eliminación en el subtest. El ítem 1 y el 3 tienen una

validez interna más elevada, al eliminarlos el índice de alfa se reduciría a .53 y .51

respectivamente.

4.3.3.3. Dificultad y homogeneidad de respuestas a los ítems de Decisiones

En la tabla 4.4 presentamos la distribución de los resultados de los

alumnos en los diferentes niveles de puntuación para los tres ítems del subtest

Decisiones. A la misma vez que presentamos la media y desviación típica de la

distribución, mostramos la correlación del ítem con el total del subtest corregido

(Ritc*), así como la contribución de cada uno de los ítems para el alfa de este

subtest.



Tabla 4.4.

Frecuencias y estadísticos descriptivos de las puntuaciones de los ítems de Decisiones


Ritc* Alfa se 0 1 2 3 4 5 6

1 226 3.58 1.29 3.5 3.1 14.2 16.8 36.3 26.1 - .47 .54

2 226 3.88 1.34 .4 5.8 8.0 23.0 27.4 25.2 10.2 .50 .49

3 226 4.21 1.25 1.3 .9 8.0 14.2 28.8 34.5 12.4 .41 .62

Nota. * Ritc: correlación elemento-total corregida; (alfa total =.65).

Tal y como aparece en la tabla 4.4 en el subtest de Decisiones, los ítems

presentan mucha dispersión porque en todos ellos hay sujetos que puntúan en

todas las respuestas posibles (desde 0 hasta 5 o 6). Los tres ítems no presentan

gran dificultad en su resolución por parte de los alumnos. En este sentido, se

entiende que la media de la muestra se sitúa cerca del nivel máximo de puntuación

en cada ítem (en torno a 4 puntos).

Con respecto al índice de validez interna de los ítems se observa que todos

ellos presentan un coeficiente de correlación corregida con el total por encima de

.20. Además, ningún ítem se sitúa por debajo de .40, lo que quiere decir que tiene

una buena validez y contribución para la homogeneidad del subtest. En este

sentido no sería necesario eliminar ningún ítem debido a que no aumentaría el

valor de alfa como se muestra en la tabla 4.4 (alfa total de .65 con apenas tres

ítems en este subtest).



4.3.3.4. Dificultad y homogeneidad de respuestas a los ítems de Sombras de

juguete

En la tabla 4.5 presentamos los datos estadísticos descriptivos de las

puntuaciones de los alumnos a los ítems de Sombras de juguete, además del

coeficiente de validez interna de los ítems (Ritc*) y el valor de alfa o consistencia

interna de este subtest.

Tabla 4.5.


Sombras de juguete


1 227 .81 .33 .61

2 227 .46 .32 .61

3 227 .35 .10 .67

4 227 .53 .47 .57

5 227 .43 .28 .62

6 225 .51 .40 .59

7 225 .26 .32 .61

8 225 .39 .47 .57


Observando los resultados de la tabla 4.5 se puede ver una buena

dispersión de los índices de dificultad de los ocho ítems del subtest Sombras de

juguete de forma que los valores oscilan entre .39 (ítem 10) y .81 (ítem 1).



Los ítems tienen un índice de dificultad alrededor de un 50%, siendo el

ítem 1 el más fácil porque lo aciertan un 81% de los alumnos. Los ítems más

difíciles son el 7 (que lo aciertan un 26% de los alumnos), y el 3 (es acertado por

un 35%).

Considerando el índice de validez interna de los ítems podemos ver que

todos ellos presentan un coeficiente de correlación corregida con el total por

encima de .20 a excepción del ítem 3, que se encuentra por debajo con un valor de

.10. Dichos valores están relacionados con el coeficiente de homogeneidad de los

ítems siendo que la correlación entre las dos mitades de la prueba (bipartición de

los ítems, se sitúa entre .45, que se convierte en un valor de alfa .62, cuando se

aplica la fórmula correctiva de Spearman-Brown).

Si observamos el valor de alfa si se eliminara algún ítem, tan sólo

aumentaría eliminando el ítem 3, a un valor de .67. Los ítems que tienen una

mayor validez interna son el 4 y el 8, ya que al eliminarlos el índice de alfa se

reduciría a un valor de .57.

4.3.3.5. Dificultad y homogeneidad de respuestas a los ítems de Cortes de

papel

A continuación en la tabla 4.6 mostramos los datos estadísticos

descriptivos de las puntuaciones de los alumnos a los ítems de Cortes de papel, así

como el coeficiente de validez interna de los ítems (Ritc*) y el valor de alfa o

consistencia interna de este subtest.



Tabla 4.6.

Frecuencias y estadísticos descriptivos de las puntuaciones de los ítems de Cortes

de Papel


1 226 .83 .29 .61

2 226 .60 .25 .62

3 226 .02 -.17 .65

4 226 .69 .35 .59

5 225 .27 .28 .61

6 225 .52 .43 .57

7 225 .51 .42 .57

8 224 .76 .32 .60

9 224 .36 .24 .62

10 224 .50 .34 .59


Con respecto a la tabla 4.6 comprobamos que existe una buena dispersión

de los índices de dificultad de los diez ítems del subtest Cortes de papel, los

valores van desde .02 (ítem 3) a .83 (ítem 1). El ítem más difícil es el ítem 3, que

apenas es acertado por los alumnos (.02% de aciertos), también el ítem 5 tiene una

ligera dificultad ya que sólo un 27% lo aciertan, y el ítem 9 que es acertado por un

36% de los alumnos. El resto de ítems son fáciles debido a que se sitúan por

encima del 50% de aciertos, podemos afirmar que el ítem más fácil es el 1 (lo

aciertan un 83% de alumnos).



Con referencia al índice de validez interna se observa que la mayoría ellos

presentan un coeficiente de correlación corregida con el total por encima de .20,

excepto el ítem 3 que tiene una correlación baja y negativa. Lo cual indica que

este ítem parece estar midiendo algo distinto al conjunto del subtest.

La correlación entre las dos mitades de la prueba (bipartición de los ítems),

se sitúa entre .46, que se convierte en un valor de alfa de .63 (cuando se aplica la

fórmula correctiva de Spearman-Brown).

Tan sólo el ítem 3 al eliminarlo, aumentaría ligeramente el valor de alfa

(.65) Los ítems 6, 7 y 10 son los que tienen una mayor validez interna en el

subtest de Cortes de papel.

4.3.3.6. Dificultad y homogeneidad de respuestas a los ítems de Palabras

homónimas

En la tabla 4.7 podemos ver que en el subtest de Palabras homónimas, sus

ítems tienen mucha dispersión de los índices de dificultad en los veinte ítems que

lo componen, los valores van desde .07 (ítem 15) hasta .76 (ítem 7).



Tabla 4.7.


Palabras homónimas


1 213 .11 .14 .87

2 212 .43 .48 .86

3 212 .55 .38 .87

4 212 .41 .38 .87

5 211 .70 .51 .86

6 208 .27 .48 .86

7 207 .76 .53 .86

8 207 .73 .49 .86

9 205 .30 .49 .86

10 201 .21 .52 .86

11 200 .55 .62 .86

12 198 .42 .63 .86

13 195 .56 .55 .86

14 192 .64 .61 .86

15 184 .07 .28 .87

16 184 .77 .39 .87

17 184 .12 .41 .87

18 184 .45 .49 .86

19 184 .22 .43 .87

20 184 .23 .42 .87




Cabe destacar la variabilidad en la dificultad de los ítems, habiendo ítems

muy fáciles como el ítem 5 (es acertado por un 70% de los alumnos), el ítem 7,

(acertado por un 76%), el ítem 8 (acertado por un 73%), el ítem 14 (acertado por

un 64%). Los ítems más difíciles son el 1 (sólo es acertado por un 11% de los

alumnos), el ítem 10 (lo aciertan un 21%), el ítem 17 (es acertado por un 12% de

los alumnos), resultando el ítem 15 el más difícil del subtest Palabras homónimas

(es acertado por un 7%).

Para analizar el índice de validez interna, observamos que todos los ítems

tienen un coeficiente de correlación corregida por encima de .20, excepto el ítem 1

que tiene un valor de .14. Con respecto a la correlación entre las dos mitades de la

prueba (bipartición de los ítems) tiene un valor de .82, que se convierte en un

valor de alfa .90, cuando se aplica la fórmula correctiva de Spearman-Brown.

Como podemos ver en la tabla 4.7, ningún ítem si lo eliminamos

incrementa el valor de alfa, sino lo contrario, es decir provoca una disminución de

alfa.

4.3.3.7. Dispersión y homogeneidad de respuestas a los ítems de Metáforas

La tabla 4.8 muestra las puntuaciones medias, desviación típica y

frecuencia en % del número de aciertos de los alumnos, así como la correlación

del ítem-total y el alfa de Cronbach si se elimina el ítem. Cada ítem tiene una

puntuación mínima de 0 y una máxima de 4 aciertos.

Tal y como podemos observar en la tabla 4.8, los ítems de esta prueba

tienen una dificultad media ya que la mayoría de los alumnos aciertan

parcialmente las respuestas (2 aciertos). Los ítems más complicados serían el 7 y

el 6, para los cuales existe un mayor porcentaje con menos de 2 aciertos que con

más de 2 aciertos. Los ítems más fáciles serían el 5 y el 3, ya que la mayoría de



los alumnos se sitúa por encima de los dos aciertos. El ítem más equilibrado sería

el último (el numero 9) y el primero.

Tabla 4.8.


Metáforas


Ritc* Alfa

se 0 1 2 3 4

1 212 2.07 .81 1.9 18.9 54.7 19.3 5.2 .34 .62

2 210 2.00 1.0 11.4 11.0 49.0 23.3 5.2 .31 .62

3 209 2.10 .97 6.7 14.8 48.3 22.5 7.7 .28 .63

4 208 2.23 .60 1.4 3.4 67.3 26.4 1.4 .20 .65

5 206 2.08 .93 6.8 16.0 43.2 30.6 3.4 .38 .61

6 203 1.87 .97 3.9 36.9 32.0 22.2 4.9 .54 .57

7 192 1.85 1.17 12.5 26.6 37.0 11.5 12.5 .45 .59

8 192 2.04 1.04 11.5 9.9 50.0 20.8 7.8 .29 .63

9 192 2.02 1.70 12.0 4.2 67.2 13.0 3.1 .16 .66


Con respecto al índice de correlación corregida con el total, en todos los

ítems se sitúa por encima de .20, excepto el ítem 9 que tiene un valor de .16.

Tras comprobar los valores de alfa, no aumenta si eliminamos algún ítem,

solamente al suprimir el ítem 9 aumentaría el valor de alfa ligeramente (.66), pero

no justifica su eliminación. Los ítems que tienen una mayor validez interna son el



ítem 6, el ítem 7 y el ítem 5, debido a que si los elimináramos, el valor de alfa se

reduciría a .57, .59, y .61 respectivamente. Con lo cual el ítem que tiene más

validez interna es el ítem 6.

4.3.3.8. Dificultad y homogeneidad de respuestas a los ítems de Tarjetas

matemáticas

Tabla 4.9.

Frecuencias y estadísticos descriptivos de las puntuaciones de los ítems de Tarjetas

matemáticas


Ritc* Alfa se 0 1 2

1 214 .88 .32 11.7 88.3 - .22 .44

2 214 .97 .18 3.3 96.7 - .18 .47

3 214 .99 .10 .9 99.1 - -.03 .50

4 215 .61 .86 63.7 11.6 24.7 .44 .22

5 215 .99 .86 37.2 26.5 36.3 .48 .16


Tal y como se muestra en la tabla 4.9 en el subtest de Tarjetas

matemáticas, los tres primeros ítems presentan poca dificultad, estando su

porcentaje de acierto en un 90%, siendo el más fácil el ítem 3. El ítem más difícil

es el 4, con la mayor tasa de error. El ítem 5, presenta cierto equilibrio entre los

aciertos y errores.



Con referencia al índice de validez interna de los ítems se observa que los

últimos dos ítems presentan una correlación media con el total de la prueba,

mientras que los ítems 3 y 2 presentan una correlación baja.

No es necesario eliminar ningún ítem ya que no aumentaría el valor de alfa

tal y como aparece en la tabla 4.9, aunque si eliminamos el ítem 3 aumentaría un

poco la consistencia, este aumento no supone una gran diferencia como para

eliminarlo. El ítem 5, es el que tiene una mayor validez interna porque el valor de

alfa disminuiría bastante si prescindiéramos del mismo.

4.3.3.9. Dificultad y homogeneidad de respuestas a los ítems de Álgebra

Como podemos observar en la tabla 4.10 en el subtests de Álgebra, los

ítems muestran gran dispersión, debido a que en todos los ítems hay alumnos que

puntúan en todas las respuestas posibles (desde 0 hasta 1, 2 o 3). Es un subtest

bastante difícil, porque a excepción del ítem 2 que es fácil y lo aciertan más del

50% de los alumnos, los demás ítems son complicados ya que más del 70% de los

alumnos no aciertan la respuesta.



Tabla 4.10.

Frecuencias y estadísticos descriptivos de las puntuaciones de los ítems de Álgebra


Ritc* Alfa

se 0 1 2 3

1 206 .13 .34 86.9 13.1 - - .11 .43

2 208 1.39 .78 18.3 24.0 57.7 - .27 .34

3 206 .31 .46 69.4 30.6 - - .21 .38

4 206 .13 .33 87.4 12.6 - - .34 .34

5 207 .22 .75 91.8 1.0 1.0 6.3 .27 .34


Con respecto al índice de validez interna de los ítems, todos tienen un

coeficiente de correlación corregida con el total por encima de .20, excepto el ítem

1 que con un valor de .11.

Cabe resaltar que no es necesario eliminar ningún ítem ya que no

aumentaría el valor de alfa, aunque si eliminamos el ítem 1 aumentaría un poco

alfa en .43, pero no lo suficiente como para eliminarlo. Los ítems 2, 4 y 5 son los

que tienen mayor validez interna porque el valor de alfa disminuiría bastante si

prescindiéramos de estos ítems, reduciéndose a un valor de .34. (tabla 4.10)



4.3.3.10. Dificultad y homogeneidad de respuestas a los ítems de Tangramas

A continuación, en la tabla 4.11 observamos que los ítems del subtest de

Tangramas presentan mucha dispersión de los índices de dificultad, debido a que

los valores van desde .17 (ítem 7) hasta .64 (ítem 2).

Tabla 4.11.


Tangramas


1 214 .40 .20 .20

2 214 .64 .20 .20

3 214 .59 .12 .24

4 214 .26 -.001 .30

5 214 .45 .29 .14

6 213 .24 .05 .28

7 212 .17 .11 .25

8 207 .30 -.10 .35

9 207 .28 .04 .28

10 207 .24 .05 .28


En cuanto a la dificultad de los ítems, el ítem más difícil es el 7, que es

acertado sólo por un 17% de los alumnos, seguido de los ítems 6 y 10, que son

acertados por un 24%. En cambio el ítem más fácil es el ítem 2, que lo aciertan un

64% de los alumnos, y el ítem 3 que es acertado por un 59%.



Con respecto al índice de validez interna, los ítems 1, 2 y 5 tienen un

coeficiente de correlación corregida por encima de .20, los demás ítems puntúan

por debajo de .20 lo que quiere decir que la correlación con el total de la escala no

es muy elevada, la comunalidad es baja.

La correlación entre las dos mitades del subtest (bipartición de los ítems)

tiene un valor de .20, que se convierte en un valor de alfa .34, cuando se aplica la

fórmula correctiva de Spearman-Brown.

Además, ningún ítem si lo eliminamos incrementa el valor de alfa, sino

todo lo contrario. Efectivamente cualquier ítem, si lo eliminamos provoca una

disminución de alfa, a excepción del ítem 8, que si lo elimináramos alfa

aumentaría a .35, pero es preferible no eliminarlo ya que apenas mejora el valor

de alfa.

4.3.3.11. Dificultad y homogeneidad de respuestas a los ítems de Barcos

conectados

En la tabla 4.12, se puede observar una buena dispersión de los índices de

dificultad de los diez ítems del subtest Barcos conectados con valores que oscilan

entre .36 (ítem 9) y .72 (ítem 1). Como podemos comprobar la gran mayoría de

los ítems presentan un índice de dificultad cercano al 50%, como es deseable en

un test de desempeño cognitivo.



Tabla 4.12.


Barcos conectados


1 215 .72 .50 .76

2 215 .64 .57 .76

3 215 .67 .52 .76

4 215 .61 .55 .76

5 215 .62 .50 .76

6 214 .55 .49 .77

7 211 .43 .52 .76

8 210 .50 .24 .80

9 210 .36 .35 .78

10 210 .42 .36 .78


En cuanto al grado de dificultad de los ítems, el más difícil es el ítem 9

(que lo aciertan un 36% de los alumnos), sin embargo los ítems más fáciles son el

ítem 1 (es acertado por un 72%), el ítem 3 (lo aciertan un 67%) y el ítem 2 (es

acertado por un 64% de la muestra), se puede comprobar que existe una dificultad

progresiva de los ítems.

Teniendo en cuenta el índice de validez interna o el poder discriminativo

de los ítems se observa que todos ellos presentan un coeficiente de correlación

corregida con el total por encima de .20. Dichos valores se relacionan con el

coeficiente de homogeneidad de los ítems, siendo la correlación entre las dos



mitades de la prueba (bipartición de los ítems) próxima a .72, que se convierte en

un valor de alfa de .84, cuando se aplica la fórmula correctiva de Spearman-

Brown.

Al analizar la tabla 4.12, se observa que ningún ítem si lo eliminamos

aumenta el valor de alfa, sino al contrario, los ítems 1, 2, 3, 4, 5, y 7 que presentan

una validez interna más elevada, si los eliminamos, el índice de alfa se reduce a

.76.

4.3.2. Objetivo 2: Estructura Interna de la Batería Aurora (inteligencia

analítica y práctica)

Intentando comprender cuál es la dimensionalidad de la Batería Aurora

subyacente a los resultados de los alumnos en los once subtests que hemos

considerado en el presente trabajo, procedemos a un análisis factorial exploratorio

de los datos, pasando a continuación a un análisis factorial confirmatorio

intentando con este último análisis, comprobar el modelo teórico propuesto por

los autores de la presente Batería. Con este propósito, pretendemos analizar si la

varianza de los resultados en los once subtests estaría de acuerdo con la división

entre inteligencia analítica e inteligencia práctica.

Un primer análisis factorial exploratorio según el método de componentes

principales sugiere la existencia de un único componente con un autovalor igual o

superior a la unidad que explica un 44.8% de la varianza (autovalor de 4.93). Este

análisis mostró un índice muy elevado de adecuación muestral de Kaiser-Meyer-

Olkin (KMO), que arrojó un valor de .91, siendo también significativo el test de

esfericidad de Bartlett (Chi-Cuadrado = 759.906; gl = 55; p < .001).



Intentando comprobar si un segundo factor podría mejorar la varianza

explicada en los resultados de los once subtests, hemos forzado un análisis de

componentes principales definiendo previamente estos dos componentes. En este

caso, un primer factor explicaba un 44.8% de la varianza, y un segundo factor

8.60% de la varianza, siendo sus autovalores respectivamente 4.93 y 0.95. Se fijó

en .40 el índice mínimo de saturación factorial de los subtests en su factor. En la

tabla 4.13 se muestra los subtests organizados en dos factores con sus respectivos

índices de saturación y comunalidad.

Tabla 4.13.

Estructura factorial de la Batería Aurora en dos componentes principales

Subtests Componentes

h²

comunalidades

1 2

Palabras homónimas .820 .694

Metáforas .454 .351

Tarjetas matemáticas .664 .593

Álgebra .525 .406 .441

Tangramas .820 .676

Barcos .733 .623

Mapas .637 .533

Cambio de dinero .688 .553

Decisiones .755 .571

Sombras .553 .351

Cortes de papel .505 .486 .491

Autovalores 4.93 .95

Porcentaje de varianza 44.83 8.60



El primer factor está compuesto por los subtests de Palabras homónimas

(.820), Metáforas (.454), Tarjetas matemáticas (.664), Álgebra (.525), Mapas

(.637), Cambio de dinero (.688), Decisiones (.755), Sombras (.553), Cortes de

papel (.505). El segundo factor está compuesto por los subtests Tangramas (.820)

y Barcos (.733). Los subtests de Álgebra y Cortes de Papel también saturan en

este segundo factor pero teniendo su varianza más asociada al primer factor.

Podemos decir que el primer factor engloba subtests con contenido de

carácter más académico, mientras el segundo factor hace referencia a subtests con

más contenidos espaciales, una vez que los subtests de Tangramas y Barcos son

los que presentan una mayor carga factorial en él. Estos datos no parecen

confirmar el modelo teórico de las dos inteligencias (analítica y práctica), y

también es cierto que tampoco los factores se organizan en función del contenido

de los ítems. Así mismo, nos parece que el primer factor agrupa los subtests

verbales y numéricos, y de ahí entenderíamos un factor ligado a los aprendizajes

académicos. En cuanto al segundo factor, nos parece claramente asociado a

contenidos extracurriculares (figurativo-espaciales).

Intentando clarificar la significación de estos dos factores avanzamos con

un nuevo análisis factorial exploratorio incluyendo en este análisis el Test de

Factor “g” de Cattell, y las calificaciones académicas de los alumnos. La inclusión

de estas nuevas variables, nos pueden ayudar a clarificar si los dos factores

anteriores pueden traducir una vertiente más académica y no académica de las

habilidades cognitivas evaluadas con la Batería Aurora.

Se realizó un análisis factorial exploratorio que incluyó todos los subtest

de las Inteligencias analíticas y prácticas, el rendimiento académico y el Factor

“g” de Cattell, utilizando el método de extracción de componentes principales con

rotación varimax. Se fijó en .40 el índice mínimo de saturación factorial de los

subtests en su factor. Previo al análisis factorial se estudió el índice de

adecuación muestral de Kaiser-Meyer-Olkin (KMO), que arrojó un valor de .93, y



el test de esfericidad de Bartlett resultó significativo (Chi-Cuadrado = 1291.073;

gl = 153; p < .001). El análisis del gráfico de sedimentación (figura 4.1) sugirió un

modelo de tres factores que explicaría en su conjunto el 59.2% de la varianza (ver

tabla 4.14).

Figura 4.1. Gráfico de sedimentación



Tabla 4.14.

Resultados del análisis factorial de los subtest, rendimiento académico

y el Test de Factor “g” de Cattell

Variables Componentes

h²

comunalidades

1 2 3

Conocimiento del medio .853 .833

Lengua .845 .782

Educación artística .828 .733

Inglés .755 .709

Matemáticas .754 .474 .818

Decisiones .467 .437 .418

Álgebra .725 .546

Mapas .682 .557

Cambio de dinero .672 .547

Fg total .653 .588

Tarjetas matemáticas .648 .592

Palabras_homónimas .622 .576

Sombras .583 .404

Cortes_de_papel .553 .448 .517

Tangramas .689 .537

Barcos .630 .550

Metáforas .577 .465

Educación_física .457 .527 .489

Autovalores 7.85 1.78 1.03

Porcentaje de varianza 43.62 9.90 5.70



Es importante destacar, que los tres factores identificados no solamente

respetan el principio de Kaisser en términos de un autovalor igual o superior a la

unidad, sino que también todos ellos comparten por lo menos el 5% de la varianza

de los resultados en las variables cognitivas y escolares introducidas en este

análisis (el conjunto de los tres factores identificados consiguen explicar casi el

60% de la varianza, un valor notable en términos de análisis factorial).

El primer factor está compuesto por las notas académicas (Conocimiento

del medio, Lengua, Educación artística, Inglés y Matemáticas) y el subtest de

Decisiones, todavía éste con una saturación bastante más baja y simultáneamente

saturando en el factor dos. El segundo factor se compone de los subtest Álgebra,

Mapas, Cambio de dinero, el Factor “g”, Tarjetas matemáticas, Palabras

homónimas, Sombras, y Cortes de papel. Un tercer factor, está formado por los

subtest de Tangramas, Barcos, Metáforas y por las calificaciones en Educación

Física.

Por tanto, podemos decir que el primer factor hace referencia al conjunto

de las notas académicas, pudiéndose entender que el subtest Decisiones implica

lectura de texto, su interpretación y toma de decisiones que son tareas muy

similares y frecuentes en los aprendizajes curriculares. El segundo factor, está

compuesto por un conjunto grande de subtests. Este factor por integrar la gran

mayoría de los subtests cognitivos y también el Test de Factor “g” que hemos

utilizado, se puede considerar como un factor de habilidad intelectual. El tercer

factor agrupa los subtests con contenido más espacial y de orientación perceptiva,

apareciendo también las calificaciones en educación física que requerirían el uso

de la orientación espacial, y se puede definir como un factor que tiene que ver con

la aptitud espacial. En síntesis, las pruebas cognitivas se reparten entre el segundo

y tercer factor, estando separadas de las asignaturas curriculares que se agrupan en

el primer factor.



Análisis Factorial Confirmatorio

A continuación, se realizó un Análisis Factorial Confirmatorio (AFC) con

el programa AMOS 20.0. Se contrastaron diferentes índices de ajuste: χ2, GFI

(Goodness of Fit Index), AGFI (Adjusted Goodness of Fit Index), RMSEA (Root

Mean Square Error of Approximation), CFI (Comparative Fit Index), NFI

(Normed Fit Index) y TLI (Tucker Lewis Index). Los valores del GFI, AGFI, CFI,

NFI y TLI superiores a .90 reflejan un buen ajuste del modelo (Hoyle, 1995; Hu

& Bentler, 1999). Asimismo, valores del RMSEA inferiores a .05 manifiestan un

excelente ajuste, mientras que valores entre .05 y .08 evidencian un ajuste

adecuado del modelo (Bentler & Bonnet, 1980).

Como el análisis factorial exploratorio ha mostrado que los subtests del

Aurora se reparten en dos factores, y que el modelo teórico subyacente a la

Batería defiende formas de inteligencia diferentes en función de la naturaleza

cognitiva de las tareas (analítica, práctica y creativa), se decidió comprobar un

modelo factorial de dos factores reuniendo los subtests de inteligencia analítica y

práctica (no hemos utilizado en este análisis ni el rendimiento académico ni el

Factor “g”, que se analizarán más adelante). En la figura 4.2 presentamos el

modelo teórico de organización de los once subtests aplicados para los dos

factores a comprobar.



Figura 4.2. Modelo factorial de organización de los once subtests en los dos

factores

En cuanto al modelo de dos factores, los valores de los índices (χ2=

74.708, gl= 43, p<.002; RMSEA= .061; GFI= .938; AGFI= .904; NFI= .904;

TLI= .944; IFI= .957; CFI= .956) indican que el modelo tiene un buen ajuste.

Teniendo en cuenta que Chi cuadrado es estadísticamente significativo, lo que nos

llevaría a rechazar la hipótesis nula y simultáneamente los modelos postulados.

Sin embargo, es importante hacer notar que este coeficiente está muy

condicionado por el tamaño de la muestra y por eso debe ser relativizado.

Así, cuando controlamos los grados de libertad, el valor de CMIN entre los

grados de libertad es de 1.737 por lo que podemos decir que es adecuado (inferior

a 2).



En referencia a los índices de saturación (loadings) de los subtests en sus

respectivos factores, se observan buenos niveles de asociación entre subtests y

factores latentes (el índice más bajo es de .45 entre Tangramas e inteligencia

analítica). Los subtests Mapas y Cambio de dinero tienen la saturación más

elevada en inteligencia práctica (.70) y los subtests Palabras homónimas y

Tarjetas matemáticas en la inteligencia analítica (.75 y .74).

Por otro lado, se observa un valor muy alto de correlación entre la

inteligencia analítica y práctica (.98), lo que sugiere la posibilidad de un modelo

alternativo formado por un único factor general saturando todos los subtests (más

adelante testaremos el ajuste de este modelo de un solo factor).

Figura 4.3. Coeficientes estadísticos en el AFC con dos factores

Atendiendo a que los autores de la Batería Aurora afirman que los subtests

se organizan en función de tres contenidos (figurativo, verbal y numérico),

consideramos oportuno analizar si una estructura dimensional de la Batería se



puede aproximar a dicha estructura de tres factores de acuerdo con tales

contenidos. En la literatura, algunos autores destacan el contenido verbal,

numérico y figurativo-espacial de las tareas en la diferenciación de inteligencias o

aptitudes intelectuales (Beauducel, Brocke, & Liepmann, 2001; Gardner, 1983;

Johnson & Bouchard, 2005).

En la figura 4.4, presentamos el modelo de los tres factores en función del

contenido de los subtests. Cuatro de los once subtests se asocian al factor de

contenido numérico (Cambio de dinero, Tarjetas matemáticas, Álgebra y Mapas)

otros cuatro subtests son de contenido figurativo (Tangramas, Barcos, Cortes de

papel y Sombras), y tres subtests se asocian al factor de contenido verbal

(Palabras homónimas, Metáforas y Decisiones), todo esto en función del modelo

teórico considerado por los autores de la Batería Aurora.

Figura 4.4. Modelo factorial de organización de los once subtests en los tres

factores según su contenido



Con respecto al modelo de tres factores, los valores de los índices

(χ2=54.052, gl= 41, p<.083; RMSEA= .040; GFI= .954; AGFI= .926; NFI= .930;

TLI= .976; IFI= .982; CFI= .982) indican que el modelo tiene un buen ajuste

sobre todo teniendo en cuenta que Chi cuadrado, cuando está dividido por los

grados de libertad, no se presenta estadísticamente significativo. Al controlar los

grados de libertad, el valor de CMIN entre los grados de libertad es de 1.318 por

lo que podemos decir que es adecuado (inferior a 2).

En referencia a los índices de saturación (loadings) de los subtests en sus

respectivos factores, se observan buenos niveles de asociación entre subtests y

factores latentes. Con respecto a el factor Figurativo-Espacial, el índice más bajo

es de .49 en Tangramas y el más elevado es de .71 en Cortes de papel (véase en la

tabla 8). En el factor Verbal, el subtest con saturación más elevada es Palabras

homónimas (.82) y la más baja es Metáforas (.51). En el factor Numérico se

observan niveles más homogéneos y elevados de saturación siendo que el valor

más elevado se encuentra con el subtest Tarjetas (.76) y el más bajo se verifica en

Álgebra (.64). Este conjunto de valores se muestra también muy favorable a una

organización de los subtests de la Batería Aurora en tres factores en función del

contenido de los subtests.

Es preciso destacar la existencia de unos valores muy altos de correlación

entre los tres factores, en particular la correlación más alta se obtiene entre el

factor numérico y el factor verbal (.88).



Figura 4.5. Coeficientes estadísticos en el AFC con tres factores

Habiendo verificado en los dos análisis anteriores una fuerte correlación

entre los factores identificados para los dos modelos analizados, se consideró

oportuno testar un tercer modelo haciendo converger la varianza de los resultados

en los once subtests de la Batería Aurora en un factor (entendido como factor

general de Inteligencia). Este modelo procurará verificar si todos los subtests se

refieren a un trabajo cognitivo de los alumnos en términos de análisis de

información y resolución de problemas. Es decir, si como otros autores han

apuntado, podríamos hablar de un factor general de inteligencia (Almeida, 1994;

Cattell, 1971; Lubinski, 2004; Primi, 2002; Spearman, 1927). En la figura 4.6

mostramos el modelo factorial que agrupa los once subtests en un factor de

inteligencia general.



Figura 4.6. Modelo factorial de organización de los once subtests en un factor de

inteligencia general

Con respecto al modelo de un factor, los valores de los índices de ajuste

obtenidos fueron los siguientes: χ2=76.027, gl= 44, p<.002; RMSEA= .061; GFI=

.936; AGFI= .904; NFI= .902; TLI= .944; IFI= .956; CFI= .956. Teniendo en

cuenta que Chi cuadrado es estadísticamente significativo, lo que nos llevaría a

rechazar la hipótesis nula y simultáneamente los modelos postulados, sin

embargo, es importante hacer referencia a que este coeficiente está muy

condicionado por el tamaño de la muestra y por eso debe ser relativizado. Al

controlar los grados de libertad, el valor de CMIN entre los grados de libertad es

de 1.728 por lo que podemos decir que es adecuado (inferior a 2.0). Los demás

índices de ajuste se pueden considerar aceptables, aunque RMSEA se sitúa un

poco por encima del nivel generalmente exigido (para algunos autores debe ser

inferior a .05 y en este modelo de un solo factor el coeficiente se situó en .061).

También los valores de AGFI y NFI se sitúan en .90 (el valor mínimo exigido).



Con referencia a los índices de saturación (loadings) de los subtests en este

único factor, se observan buenos niveles de asociación entre subtests y el factor

latente (véase en la figura 4.7). El índice de saturación más elevado con respecto

al factor de Inteligencia general se verifica en el subtest de Tarjetas matemáticas

(.75) seguido del subtest Palabras homónimas (.74); el subtest con el índice de

saturación más bajo es Tangramas (.45) como ya se ha verificado en los análisis

anteriores este subtest tiene mucha especificidad y consecuentemente se presenta

menos relacionado con los factores latentes identificados.

Figura 4.7. Coeficientes estadísticos en el AFC con un factor de inteligencia

general

Si tomamos los índices de ajuste encontrados para los tres modelos de

análisis factorial confirmatorio (dos inteligencias, tres contenidos y un factor de

inteligencia general) con los once subtests de la Batería Aurora podemos verificar,

tomando la tabla 4.15, que el modelo que mejor se ajusta es el segundo modelo



presentado, es decir, el modelo de tres factores en función del contenido de los

subtests.

Tabla 4.15.

Índices de ajuste para los modelos de dos, tres y un factor

Modelos χ2 gl p RMSEA GFI AGFI NFI TLI IFI CFI CMIN/

gl

Dos factores

(Analítica y

Práctica)

74.708 43 <.002 .061 .938 .904 .904 .944 .957 .956 1.737

Tres factores

(Figurativo,

Verbal,

Numérico)

54.052 41 <.083 .040 .954 .926 .930 .976 .982 .982 1.318

Un factor

(Inteligencia

general)

76.027 44 <.002 .061 .936 .904 .902 .944 .956 .956 1.728

Como se puede comprobar en los índices de ajuste obtenidos en los tres

modelos de estructura factorial de los resultados en los once subtests de la Batería

Aurora, se puede afirmar que pueden ser aceptables los modelos de dos factores

(inteligencia práctica e inteligencia analítica) y un factor general.

Sin embargo, los niveles de ajuste más adecuados pertenecen al modelo de

tres factores de acuerdo al contenido de los subtests. En este modelo el RMSEA

se sitúa por debajo de .05 y el CMIN entre los grados de libertad es de 1.31

(siendo el más bajo de los tres modelos realizados). En los demás índices, los

valores de ajuste se sitúan bastante por encima de .90, ajustando mejor que en los

otros dos modelos realizados.



4.3.3. Objetivo 3: Análisis descriptivos de la Batería Aurora (inteligencia

analítica y práctica) por subtests

En este apartado estudiamos los análisis descriptivos de las puntuaciones

en los once subtests de la Batería Aurora, que estamos validando para los alumnos

españoles de 4º hasta 6º de Educación Primaria. A continuación, mostramos la

variabilidad de las puntuaciones totales de cada subtest (mínimo y máximo), la

media y desviación típica, y por último la forma de distribución de los resultados

(asimetría y curtosis). En la tabla 4.16 presentamos los datos obtenidos en la

muestra general. Como se puede apreciar, hay un número de alumnos diferente

para cada subtest, lo que se explica por la presencia de algunos casos perdidos

(alumnos que por diferentes razones no han realizado el subtest).

Tabla 4.16.

Estadísticos descriptivos de los subtests de la inteligencia analítica y práctica de

la Batería Aurora

Subtests N Mínimo Máximo M DT Asimetría Curtosis

Palabras

homónimas 216 0 19 8.53 4.54 .167 -.739

Metáforas 216 6 30 18.07 4.12 .328 -.023

Tarjetas

matemáticas 214 1 7 4.45 1.60 .201 -.984

Álgebra 206 0 7 2.18 1.57 1.00 1.27

Tangramas 216 0 8 3.55 1.64 .133 -.446

Barcos 216 0 10 5.52 2.81 -.111 -.998

Mapas 227 0 10 6.22 2.55 -.473 -.549

Cambio de

dinero 227 0 13 5.26 3.20 .123 -.741

Decisiones 227 3 17 11.65 2.98 -.489 -.298

Sombras 227 0 8 3.75 2.02 .001 -.764

Cortes de

papel 227 0 9 5.06 2.12 -.055 -.861



Como podemos apreciar, la distribución de las puntuaciones totales en los

once subtests se presenta bien equilibrada, el mínimo se sitúa próximo del

extremo inferior de las puntuaciones posibles (cero o ninguno acierto) y el

máximo del otro extremo opuesto (puntuación máxima permitida por el subtest).

Este dato nos permite decir que en cada subtest hay siempre algún alumno que lo

realiza muy bien, otros alumnos que lo hacen bastante peor. A su vez, la media

tiende a situarse en un valor intermedio de la distribución, entre el valor mínimo y

máximo, lo que es deseable en estos tipos de pruebas psicológicas.

Encontramos cerca de dos desviaciones típicas por encima y por debajo de

la media, lo que nos permite asumir como adecuados los índices de varianza en

los resultados (solamente el subtest de Decisiones parece tener un valor reducido

de desviación típica si consideramos la amplitud de los valores en su

distribución). Incluso observando otros subtests, la desviación típica del subtest de

Decisiones es muy similar a la obtenida en los demás subtests, pero con menor

número de ítems o una menor amplitud de resultados.

También los índices de asimetría y de curtosis se sitúan por debajo de la

unidad, lo que es esperado en términos de índices psicométricos. La única

excepción se observa en el subtest Álgebra cuya distribución de sus resultados

presenta índices de asimetría y curtosis más altos, aun así no sobrepasa mucho la

unidad, lo que es recomendable para anticipar una distribución gaussiana de sus

resultados.

Por último, intentando describir la dificultad comparada de los subtests de

Batería Aurora, el subtest de Decisiones se presenta como una prueba

relativamente fácil para estos alumnos. La media con dos desviaciones típicas se

sitúa un poco por encima del límite máximo de puntuación posible. Por otro lado,

cabe destacar el subtest de Metáforas pues, si la media se sitúa en un valor

intermedio de la distribución, se observa que el mínimo de puntuación se sitúa en

6 puntos. Este dato nos permite aceptar alguna facilidad comparándola con otros



subtest en que el mínimo es cero. Una situación diferente ocurre con el subtest de

Álgebra y de Cambio de Dinero, en que la media se sitúa por debajo del valor

intermedio de la distribución de resultados, sugiriendo que se trata de los dos

subtests más difíciles en esta Batería. Dicha dificultad podría deberse a que

pueden implicar algunos conocimientos curriculares que los alumnos en estos

cursos no tienen adquiridos.

4.3.4. Objetivo 4: Diferencias individuales en inteligencia analítica y práctica

dependiendo del sexo y el curso, controlando la edad

El objetivo que a continuación abordamos, se fundamenta en la literatura

científica del área de la psicología evolutiva, la cual acepta con facilidad que, a

medida que los alumnos aumentan en su escolaridad y por tanto en edad, van

presentando una mejoría en su desempeño de pruebas cognitivas. Esta mejoría en

su desempeño ocurre paralelamente o es consecuencia de su desarrollo cognitivo.

En relación a la variable sexo existe en el ámbito científico más

controversia. Así parece que algunas diferencias subsisten cuando se controla la

metodología de los estudios, encontrando que una mayoría de autores sugieren

que los varones, presentan mejor desempeño en las pruebas numéricas y

espaciales, y las mujeres tienden a presentar superioridad en las pruebas verbales

(Colom & García-López, 2002; Halpern, 2000; Lemos, 2006; Maccoby & Jacklin,

1974). Tratándose de una primera aplicación de la Batería Aurora en España, y

teniendo como objetivo su validación y obtención de normas de corrección, nos

parece relevante estudiar si hay impacto en la varianza de resultados considerando

el curso y el sexo de los alumnos.

En primer lugar, presentamos los análisis descriptivos de las puntuaciones

en los once subtests obtenidos por los alumnos según su curso y sexo (tabla 4.17).



Presentamos las medias y desviaciones típicas en los once subtests de la Batería

Aurora, tomando simultáneamente el curso y el sexo de los alumnos (V-varones;

M-mujeres). La muestra se divide en 70 alumnos de 4º de Primaria (V = 30; M =

40), 86 alumnos de 5º de Primaria (V = 41; M = 45) y 78 alumnos en 6º de

Primaria (V = 39; M = 39).

Tabla 4.17.

Medias y desviaciones típicas de los subtests de la Batería Aurora según sexo y

curso

Subtests 4º Primaria 5º Primaria 6º Primaria

M (DT) M (DT) M (DT)

Palabras

homónimas

V 5.68 (4.08) 8.28 (4.83) 10.98 (4.42)

M 6.14 (3.63) 8.30 (3.42) 10.72 (4.36)

Metáforas

V 16.39 (3.99) 17.16 (3.24) 18.14 (3.54)

M 16.52 (4.33) 18.29 (4.01) 21.21(3.81)

Tarjetas

matemáticas

V 3.81 (1.66) 4.24 (1.52) 5.23 (1.40)

M 3.52 (1.30) 3.95 (1.40) 5.66 (1.24)

Álgebra

V 1.44 (1.26) 2.35 (1.47) 3.03 (1.74)

M 1.45 (1.03) 1.60 (1.34) 2.89 (156)

Tangramas

V 3.16 (1.60) 3.57 (1.57) 3.82 (1.64)

M 2.94 (1.51) 3.31 (1.58) 4.33 (1.63)

Barcos

V 4.43 (2.23) 4.76 (3.11) 6.33 (2.83)

M 4.91 (2.56) 5.16 (2.74) 7.11 (2.40)



Mapas

V 5.26 (2.57) 6.37 (2.82) 7.31 (2.51)

M 4.95 (2.11) 5.91 (2.31) 7.36 (2.03)

Cambio de dinero

V 3.69 (2.91) 5.41(2.90) 6.72 (3.29)

M 2.91 (2.37) 5.15 (2.75) 7.34 (2.84)

Decisiones

V 10.37 (2.95) 11.61 (3.15) 12.41 (2.59)

M 9.82 (2.95) 12.13 (2.50) 13.19 (2.54)

Sombras

V 3.34 (2.22) 4.37 (1.89) 4.36 (2.03)

M 2.44 (1.60) 3.31 (1.72) 4.69 (1.86)

Cortes de papel

V 4.70 (1.96) 5.54 (2.00) 5.45 (2.40)

M 3.69 (1.85) 4.87 (1.88) 6.08 (1.89)

Analizando las medias obtenidas en los diferentes subtests, es posible

verificar un aumento progresivo en la media de acuerdo con los niveles más altos

de escolaridad, lo que nos parece evidente dado el incremento de la edad, y el

consiguiente desarrollo psicoeducativo. Las medias aumentan cuando avanzamos

en la escolaridad de los varones, pareciendo que este incremento es más

generalizable a todos los subtests en el grupo de las mujeres. Para los varones ese

aumento no se verifica en el transcurso de 5º para 6º de Primaria en los subtests

Sombras y Cortes de papel. También en los datos obtenidos observamos algunas

discrepancias en las medias de acuerdo con el sexo de los alumnos/as. Por

ejemplo, las mujeres presentan medias superiores en el subtest de Metáforas y los

varones en los subtests de contenido espacial (pero apenas en 4º y 5º de Primaria).

Al mismo tiempo en otros subtests, como Palabras homónimas, existe una

proximidad en las medidas de los dos sexos. Para comprobar si las diferencias

observadas en los análisis descriptivos son significativas, se procedió a realizar los

siguientes análisis que se muestran a continuación.

Para ello, procedemos previamente a realizar un análisis de correlación

(coeficiente producto x momento de Pearson) de las puntuaciones totales en los



once subtest para la muestra general. En la tabla 4.18 presentamos las

correlaciones obtenidas tomando los once subtests de la Batería Aurora, y

considerando la globalidad de la muestra. Y las correlaciones con la variable curso

y edad. Como observamos existe una correlación significativa con ambas

variables. Las correlaciones con la variable curso son mayores, pero no podemos

olvidar que esta variable de alguna manera implica dos aspectos: por un lado la

edad de los alumnos y por otro los contenidos curriculares o conocimientos

adquiridos por los alumnos. Por ello, para ver la influencia del sexo y el curso

(conocimientos) hemos decidido controlar los efectos de la edad.



Tabla 4.18.

Coeficientes de correlación entre los once subtests y la variable curso

Palabras

homónimas Metáforas

Tarjetas

matemáticas Álgebra Tangramas Barcos Mapas

Cambio

de dinero Decisiones Sombras

Cortes de

Papel

Palabras

homónimas -

Metáforas .366(**) -

Tarjetas

matemáticas .572(**) .428(**) -

Álgebra .468(**) .269(**) .517(**) -

Tangramas .261(**) .248(**) .353(**) .337(**) -

Barcos .381(**) .427(**) .412(**) .351(**) .409(**) -

Mapas .473(**) .362(**) .508(**) .412(**) .335(**) .449(**) -

Cambio de

dinero .519(**) .354(**) .520(**) .506(**) .291(**) .371(**) .532(**) -

Decisiones .599(**) .341(**) .406(**) .308(**) .259(**) .295(**) .465(**) .429(**) -

Sombras .389(**) .292(**) .364(**) .302(**) .208(**) .258(**) .389(**) .356(**) .303(**) -

Cortes de papel .438(**) .353(**) .438(**) .373(**) .288(**) .453(**) .398(**) .444(**) .352(**) .449(**) -

Curso ,434** ,313** ,457** ,396** ,255** ,297** ,350** ,466** ,360** ,334** ,304**

Edad ,392** ,254** ,362** ,342** ,251** ,283** ,316** ,401** ,298** ,297** ,332**

Nota. *p < .05; **p < .01



Como se puede apreciar, los subtests se presentan interrelacionados entre

sí, oscilando los coeficientes entre .21 y .60, estando la gran mayoría de los

coeficientes en la amplitud de .30 y .50. La correlación más baja se da entre el

subtest de Sombras y Tangramas (.21), y la correlación más alta es entre el subtest

de Decisiones y Palabras homónimas (.60). Así, de manera general se encontraron

correlaciones numéricamente relevantes y estadísticamente significativas entre los

resultados en los once subtests, lo que es comprensible debido a que se tratan de

pruebas de habilidad o aptitud cognitiva.

Como se aprecia en las dos últimas filas de la tabla 4.18, la variable curso

presenta mayores correlaciones con los subtests de la Batería Aurora que la

variable edad. De acuerdo a los autores que consideran la edad una variable

importante en la ejecución de las pruebas cognitivas, hemos decidido en este

análisis considerarla como covariable, controlando así su efecto en este análisis de

varianza. Se trata de un análisis MANCOVA (2x3), controlando la edad de los

alumnos.

En la tabla 4.19 presentamos los descriptivos en los diferentes subtests,

según sexo y curso. Para facilitar el análisis de los datos, decidimos presentar una

nueva tabla con las medias y desviaciones típicas de los alumnos en los once

subtests, esta vez quitando los sujetos con missing (tabla 4.19). Esta presentación

es importante pues cuando analizamos las diferencias de medias entre los grupos,

nos basaremos en los datos de la tabla 4.19 y no en los datos iniciales de la tabla

4.17. Con la eliminación de alumnos con algún missing, la muestra considerada

tiene la siguiente composición: 54 alumnos en 4º de Primaria (V = 22; M = 32),

71 alumnos en 5º de Primaria (V = 31; M = 40) y 74 alumnos en 6º de Primaria (V

= 39; M = 35).



Los efectos principales de las variables independientes (sexo y curso), y su

respectiva interacción en un análisis de las diferencias en los once subtests de la

Batería Aurora, se presentan en la tabla 4.20.

Tabla 4.19.

Medias y desviaciones típicas en los once subtests según curso y sexo, eliminando

los sujetos con algún “missing”

Subtests 4º Primaria 5º Primaria 6º Primaria

M (DT) M (DT) M (DT)

Palabras

homónimas

V 5.65 (4.27) 8.72 (4.82) 10.98 (4.42)

M 5.95 (3.66) 8.25 (3.50) 10.84 (4.52)

Metáforas

V 16.76 (4.08) 17.33 (3.30) 18.14 (3.54)

M 16.27 (4.34) 18.36 (4.13) 21.32 (3.47)

Tarjetas

matemáticas

V 4.05 (1.76) 4.32 (1.56) 5.23 (1.40)

M 3.53 (1.32) 3.93 (1.37) 5.63 (1.21)

Álgebra

V 1.55 (1.30) 2.35 (1.47) 3.03 (1.74)

M 1.47 (1.05) 1.60 (1.34) 2.94 (1.61)

Tangramas

V 3.29 (1.58) 3.69 (1.54) 3.82 (1.64)

M 2.97 (1.51) 3.36 (1.61) 4.39 (1.68)

Barcos

V 4.59 (2.13) 4.87 (3.22) 6.33 (2.83)

M 4.78 (2.57) 5.37 (2.71) 7.03 (2.44)

Mapas

V 5.55 (2.50) 6.52 (2.79) 7.31 (2.51)

M 4.97 (2.10) 5.93 (2.36) 7.46 (1.98)

Cambio de dinero V 3.66 (3.06) 5.51 (3.12) 6.73 (3.29)



M 2.98 (2.35) 5.22 (2.87) 7.55 (2.58)

Decisiones

V 9.95 (2.82) 11.26 (3.28) 12.41 (2.59)

M 9.97 (3.04) 12.05 (2.59) 13.31 (2.47)

Sombras

V 3.69 (2.30) 4.48 (2.00) 4.36 (2.03)

M 2.69 (1.64) 3.13 (1.64) 4.77 (1.83)

Cortes de papel

V 4.68 (1.84) 5.58 (1.86) 5.45 (2.40)

M 3.72 (1.85) 4.80 (1.88) 6.17 (1.84)

Como se puede constatar las discrepancias en las medias no son muy

elevadas, si comparamos con los presentados en la tabla 4.17, así es importante

considerar los valores disponibles en la tabla 4.19, pues son los valores asumidos

en el MANCOVA.

El MANCOVA muestra diferencias estadísticamente significativas para la

variable sexo (F11, 182= 2.182; p <.05) y para la variable curso (F22, 364= 1.818; p

<.05). Sin embargo, no es significativa la interacción género y curso (F22, 364=

1.253; p >.05). En la tabla 4.20 presentamos los ANCOVAs de continuación,

incluyendo además de los índices de diferenciación, la suma de cuadrados y el

valor de Eta al cuadrado.



Tabla 4.20

ANCOVAs de continuación según el sexo y curso, controlando la edad

Fuente Subtests

Suma de

cuadrados

tipo III

gl F Significación

Eta al

cuadrado

parcial

Sexo Palabras

homónimas .432 1 .024 .876 .000

Metáforas 70.757 1 4.839 .029 .025

Tarjetas

matemáticas 1.736 1 .863 .354 .004

Álgebra 4.504 1 2.125 .147 .011

Tangramas .007 1 .003 .957 .000

Barcos 11.474 1 1.576 .211 .008

Mapas 5.295 1 .931 .336 .005

Cambio de

dinero .098 1 .012 .914 .000

Decisiones 15.606 1 1.997 .159 .010

Sombras 19.408 1 5.417 .021 .027

Cortes de

papel 4.240 1 1.104 .295 .006

Curso Palabras

homónimas 149.409 2 4.204 .016 .042

Metáforas 97.910 2 3.348 .037 .034

Tarjetas

matemáticas 48.247 2 11.995 .000 .111

Álgebra 21.066 2 4.970 .008 .049

Tangramas 1.730 2 .339 .713 .004

Barcos 25.174 2 1.729 .180 .018

Mapas 26.334 2 2.316 .101 .024

Cambio de

dinero 91.408 2 5.423 .005 .053

Decisiones 51.192 2 3.275 .040 .033

Sombras 7.611 2 1.062 .348 .011

Cortes de

papel .907 2 .118 .889 .001



Como podemos observar, en términos generales, hay un mayor efecto de la

variable curso que de la variable sexo en el desempeño de los alumnos en los

diferentes subtests de la Batería Aurora. Tomando los efectos principales, hay seis

subtests con un efecto del curso, mientras que el efecto del sexo se muestra

estadísticamente significativo en dos subtests.

Analizando los efectos principales, los dos subtests en los que se observa

una diferencia de sexo significativa es en Metáforas y en Sombras (ver figura 4.8

y 4.9). En el subtest de Metáforas, la diferencia de media es de 1.22 puntos y es a

favor de las mujeres. Sin embargo, en el subtest de Sombras, la diferencia de

medias es de 0.64 puntos a favor de los varones.

Figura 4.8. Efecto principal de la variable sexo en el subtest de Metáforas



Figura 4.9. Efecto principal de la variable sexo en el subtest de Sombras

Con relación a la variable curso, hay diferencias significativas en los

subtests de Palabras homónimas, Metáforas, Tarjetas matemáticas, Álgebra,

Cambio de dinero, y Decisiones (p <.05). Existe una diferencia en las medias

según avanzamos en los niveles de escolaridad de 4º a 5º y a 6º de Primaria (ver

figura 4.10, 4.11, 4.12, 4.13, 4.14 y 4.15). Tomando los dos extremos de los

cursos (6º y 4º de Primaria), la diferencia de medias en el subtest de Palabras

homónimas se sitúa en 4.82 puntos, en Metáforas se sitúa en 3.73 puntos, en

Tarjetas matemáticas se sitúa en 2.29 puntos, en Álgebra 1.57 puntos, en Cambio

de dinero 3.77 puntos, y en Decisiones 2.81 puntos. En todos estos casos se

verifica un aumento estadísticamente significativo conforme los alumnos

aumentan su experiencia y los años de escolarización, como sería esperable. En el

subtest de Cambio de dinero se observa una diferencia estadísticamente

significativa al pasar de 4º a 5º de Primaria y de 5º a 6º de Primaria en el sentido

longitudinal del desarrollo cognitivo (diferencia favorable al grupo de escolaridad

superior). En los subtests de Tarjetas matemáticas y Álgebra se observa que la

diferencia entre 4º y 5º de Primaria no es estadísticamente significativa (p >.05),

no obstante si hay diferencias significativas al pasar de 5º a 6º de Primaria en



ambos subtests (p <.05), resultando favorable a los alumnos que estudian en el

curso superior.

Figura 4.10. Efecto principal de la variable curso en el subtest de Palabras

homónimas

Figura 4.11. Efecto principal de la variable curso en el subtest de Metáforas



Figura 4.12. Efecto principal de la variable curso en el subtest de Tarjetas

matemáticas

Figura 4.13. Efecto principal de la variable curso en el subtest de Álgebra



Figura 4.14. Efecto principal de la variable curso en el subtest de Cambio de

dinero

Figura 4.15. Efecto principal de la variable curso en el subtest de Decisiones



4.3.5. Objetivo 5: Relación entre el rendimiento académico y las inteligencias

analítica y práctica

Una de las justificaciones de la evaluación cognitiva a los estudiantes es la

relación tradicionalmente encontrada entre los tests de inteligencia y el

rendimiento académico de los alumnos. Para el análisis de la validez empírica de

los subtests de la Batería Aurora, se presenta en la tabla 4.21 la correlación entre

los resultados en los once subtests de la Batería Aurora y las calificaciones

obtenidas en las diversas asignaturas curriculares de los alumnos. Dado que los

alumnos pertenecen a diferentes cursos, y que esta situación se refleja en

diferentes contenidos curriculares y pueden darse posibles diferencias en los

métodos de evaluación (nivel de exigencia), optamos por, en la tabla 4.21,

presentar los coeficientes de correlación separando los alumnos por año de

escolaridad. De igual modo, se ha considerado una media de las calificaciones en

las diferentes asignaturas, entendida como una medida de rendimiento escolar

general (nota media), sin incluir la nota de Educación física y Educación artística.

Tabla 4.21.

Coeficientes de correlación entre los 11 subtest y el rendimiento académico

Curso

Conocimiento

del medio

Educación

física Lengua Inglés Matemáticas

Educación

artística

Nota

media

4º Palabras

homónimas .477(*) .191 .261 .119 -.004 .170 .270

Metáforas .596(**) .312 .507(*) .163 .419 .685(**) .597(**)

Tarjetas

matemáticas .428 -.071 .119 .438 .352 .342 .426

Álgebra .277 .265 .485(*) .135 .434 .372 .423

Tangramas .097 .398 -.048 .248 .379 .000 .175

Barcos .033 -.014 -.130 .162 .317 .193 .143

Mapas .348 .152 .254 .520(*) .849(**) .437 .603(**)



Cambio de

dinero .271 .205 .248 .317 .452(*) .225 .380

Decisiones .180 .059 .177 -.160 .064 .121 .104

Sombras .502(*) .263 .576(**) .201 .299 .318 .480(*)

Cortes de

papel .431 .065 .442 .148 .299 .342 .421

5º Palabras homónimas

.651(**) .548(**) .642(**) .565(**) .640(**) .544(**) .671(**)

Metáforas .256(*) .203 .322(**) .358(**) .277(*) .298(**) .331(**)


.527(**) .341(**) .520(**) .404(**) .524(**) .422(**) .529(**)

Álgebra .274(*) .165 .275(*) .249(*) .322(**) .174 .284(*)

Tangramas .057 .123 .091 .142 .033 -.101 .049

Barcos .244(*) .324(**) .254(*) .350(**) .257(*) .255(*) .299(**)

Mapas .404(**) .257(*) .359(**) .492(**) .487(**) .363(**) .467(**)

Cambio de

dinero .490(**) .325(**) .470(**) .430(**) .497(**) .400(**) .505(**)

Decisiones .558(**) .267(*) .476(**) .414(**) .522(**) .526(**) .551(**)

Sombras .348(**) .267(*) .265(*) .373(**) .343(**) .211 .343(**)

Cortes de

papel .349(**) .256(*) .229(*) .325(**) .390(**) .302(**) .355(**)

6º Palabras

homónimas -.014 -.020 .181 .178 .388(**) .253 .254

Metáforas .266 .222 .460(**) .458(**) .331(*) .175 .443(**)

Tarjetas

matemáticas .285(*) .106 .275 .355(*) .399(**) .194 .395(**)

Álgebra .129 .154 .299(*) .232 .311(*) .075 .274

Tangramas -.203 .255 .171 .187 .338(*) .261 .194

Barcos -.178 .162 .200 .217 .388(**) .229 .222

Mapas .158 .032 .253 .166 .378(**) .182 .282(*)

Cambio de

dinero .355(*) .183 .489(**) .458(**) .518(**) .311(*) .532(**)

Decisiones .324(*) .135 .435(**) .311(*) .263 .256 .395(**)

Sombras .184 .045 .259 .214 .425(**) .197 .317(*)

Cortes de papel

.045 .270 .394(**) .334(*) .476(**) .231 .369(**)

* La correlación es significante al nivel 0,05 (bilateral).

** La correlación es significativa al nivel 0,01 (bilateral).



Antes de comenzar a analizar la magnitud y la significación estadística de

los coeficientes de correlación obtenidos, hay que señalar que el nivel de

significación depende del índice de correlación, y también del número de sujetos

considerados en el análisis (grados de libertad). Así, se puede verificar que los

coeficientes de correlación de .30 o .40, son considerables, pero no son

estadísticamente significativos en algunos casos por haber menos sujetos.

Los subtests de 4º de Primaria que muestran más correlaciones

significativas con las notas académicas son los siguientes: Mapas, Metáforas,

Sombras, Álgebra, Palabras homónimas y Cambio de dinero. Con respecto a la

nota media global de los alumnos en este curso, los subtests que están

correlacionados son: Mapas, Metáforas y Sombras.

Mientras que en 5º de Primaria, las calificaciones en las asignaturas de

Conocimiento del medio, Lengua, Inglés y Matemáticas correlacionan de forma

significativa con todos los subtest, excepto el subtest Tangramas; lo mismo ocurre

con la nota media global de los alumnos. Prácticamente todos los subtests en 5º de

Primaria tienen correlaciones significativas con las notas académicas, excepto el

subtest de Tangramas que no tiene correlación significativa con ningún área

académica. También en este curso los subtests de Palabras homónimas, Tarjetas

matemáticas y Decisiones son los que presentan correlaciones más elevadas con

las diferentes asignaturas.

En 6º de Primaria, la asignatura de Matemáticas se muestra correlacionada

de forma significativa con los todos los subtests, excepto con el subtest de

Decisiones. Cabe destacar que la asignatura de Educación física no correlaciona

significativamente con ningún subtests y con Educación artística ocurre una

situación parecida, ya que sólo correlaciona significativamente con Cambio de

dinero. Con respecto a la nota media global de los alumnos en este curso, los

subtests que están correlacionados son: Cambio de dinero, Metáforas, Tarjetas

matemáticas, Decisiones, Cortes de papel, Sombras y Mapas.



En general los subtests Metáforas, Cambio de dinero, Cortes de papel,

Tarjetas matemáticas y Decisiones se presentan como los más correlacionados con

las diferentes asignaturas. Por otra parte, los subtests Tangramas, Barcos, Palabras

homónimas, Mapas, Sombras y Álgebra muestran una relación más baja con las

distintas asignaturas.

En síntesis, podemos observar como la mayoría de los subtests de la

Batería Aurora se presentan correlacionados con el desempeño de los alumnos.

Las correlaciones con las asignaturas de Lengua, Matemáticas y Conocimiento del

Medio se presentan más elevadas. Se comprueba también que para ciertas

asignaturas escolares, por ejemplo en Educación Física, se observan correlaciones

menos elevadas con los subtests aplicados. Las correlaciones más altas y más

bajas parecen estar asociadas a la exigencia cognitiva de las asignaturas y a una

mayor o menor proximidad entre el contenido de los ítems de los subtest y las

asignaturas curriculares. Finalmente, se observan correlaciones más altas entre los

subtests cognitivos y la nota media global de los alumnos. Podríamos aceptar que

esta nota media global estaría más determinada por la habilidad cognitiva general

de los alumnos que por especificidades curriculares de cada asignatura.

4.3.6. Objetivo 6: Predicción del rendimiento académico a través de las

inteligencias analítica y práctica

A continuación, procedemos a presentar los resultados del análisis de

regresión para analizar el impacto de estas pruebas cognitivas en el rendimiento

escolar de los alumnos. Para este análisis se consideró la nota media, es decir, una

medida del rendimiento general.

Se llevó a cabo un análisis de regresión por pasos sucesivos ponderando la

variable curso. Se decidió controlar esta variable porque como mencionábamos



anteriormente, existe una evolución cognitiva natural por la que los alumnos

mayores rinden mejor en las tareas de inteligencia, no obstante hay que tener en

cuenta que un alumno con puntuación alta en la Batería Aurora en los cursos más

avanzados puede ser peor alumno que otro de menor curso que lógicamente

puntuaría por debajo.

En el modelo se introdujeron cada uno de los subtest de la Batería Aurora.

El primer modelo ofrecido por el programa explicaba un 30% de la varianza y

únicamente tomaba en cuenta el subtest de Palabras homónimas. Se va dando un

incremento notable de la varianza explicada hasta el cuarto modelo (cada modelo

va aumentando la varianza explicada en más de 2%). Como se ve en la tabla 4.23,

los resultados mostraron que de los once subtest, sólo cinco de ellos añadían un

tanto por ciento de la varianza explicada en el modelo, los cuales eran Palabras

homónimas, Decisiones, Cambio de dinero, Metáforas y Mapas. Sin embargo, si

nos guiamos por el principio de parsimonia seguido en estadística (debe haber un

equilibrio entre las variables introducidas y la cantidad de varianza que pueden

explicar) pensamos que era más sensato optar por el modelo 3 que incluía los

subtest Palabras homónimas, Decisiones, y Cambio de dinero, el cual explicaba el

44% de la varianza.



Tabla 4.22.

Pesos de regresión de las variables incluidas y excluidas del modelo 6 para la

predicción del rendimiento académico en base a las pruebas cognitivas

Beta

(estandarizado)

t p

(Constant) 1.033 .303

Palabras homónimas .172 1.935 .055

Decisiones .257 3.509 .001

Cambio de dinero .188 2.307 .023

Metáforas .162 2.300 .023

Mapas .134 1.655 .100

Tangramas -.070 -1.021 .309

Barcos .014 .177 .860

Sombras .104 1.427 .156

Cortes de papel -.057 -.722 .472

Tarjetas matemáticas .118 1.307 .194

Álgebra -.051 -.647 .518



Tabla 4.23.

Análisis de regresión del rendimiento académico en base a las pruebas cognitivas

Modelo R R² Ajustada

1. Const+ P. Homónimas .307 .302

2. Const+ P. Homónimas+ Decisiones .398 .389

3 Const+ P. Homónimas+ Decisiones * Cambio

dinero

.452 .440

4. Const+ P. Homónimas+ Decisiones * Cambio

dinero+ Metáforas

.484 .468


dinero + Metáforas + Mapas

.500 .481


dinero + Metáforas + Mapas + Tangramas +

Sombras + Barcos + Álgebra + Cortes de

papel + Tarjetas matemáticas

.520 .479

4.3.7. Objetivo 7: Acuerdo entre la Batería Aurora (inteligencia analítica y

práctica) y el Test Factor “g” en la identificación de alumnos superdotados

Una de las finalidades por la que fue construida la Batería Aurora era

identificar alumnos superdotados. Este objetivo se asume explícitamente por sus

autores (Chart et al., 2008) cuando deciden crear esta novedosa Batería que está

basada en otros test anteriores como el STAT y el Rainbow Project. Para

comprobar si los alumnos identificados como superdotados con la Batería Aurora

son los mismos que los identificados con el modelo tradicional de inteligencia,

hemos tomado el Test de Factor “g” de Cattell como criterio de referencia, debido



a que es una medida tradicional de inteligencia (Factor “g”) y está libre de

influencias culturales.

A continuación procedemos a identificar los alumnos superdotados en el

Test Factor “g” de Cattell, para ello hemos tomado el percentil 90, es decir el

10% superior de las puntuaciones de los alumnos de esta muestra que han

concluido todas las pruebas cognitivas aplicadas (N= 199). De la misma manera,

tomando el percentil 90, hemos identificado a los alumnos superdotados en la

Inteligencia Numérica, Verbal y Figurativa de la Batería Aurora. Para dicha

clasificación se han calculado los percentiles para cada uno de los cursos, de

forma que estos no se vieran afectados por el desarrollo evolutivo de los

participantes. Una vez que sabíamos qué alumnos habían sido identificados por

cada uno de los modelos, se procedió a hacer una superposición entre el Test

Factor “g” y la Batería Aurora (tabla de contingencia) (tabla 4.24) en función de

los contenidos de los subtests, dado que era el modelo que mejor se ajustaba.

Tabla 4.24.

Superposición del Test Factor “g” y la Batería Aurora en la identificación del

10% de alumnos con desempeño superior

Alumnos

identificados

Inteligencia

Numérica

Inteligencia

Verbal

Inteligencia

Figurativa

Factor

”g”

Si No Si No Si No

Si =21 8 13 8 13 11 10

No = 178 13 165 13 165 10 168

Coeficientes

estadísticos

Kappa = .308; p= .000 Kappa = .308; p= .000 Kappa = .468; p= .000



Podemos destacar que de los alumnos identificados como superdotados

por la inteligencia numérica, hay ocho (38%) que son identificados también en el

Test Factor “g” de Cattell. De la misma forma un 38% de los alumnos coinciden y

están identificados como superdotados en la inteligencia verbal y en el Test Factor

“g” de Cattell. La congruencia entre la inteligencia figurativa y el Factor “g” es

aún mayor, siendo esta de un 52%. Estos resultados ponen de relieve que hay una

mayor coincidencia de los alumnos superdotados identificados por la inteligencia

figurativa y por el Factor “g” de Cattell, que cuando se utiliza la inteligencia

verbal y la inteligencia numérica. Esto puede deberse a que el contenido del Test

Factor “g” es de carácter figurativo-espacial y no tiene carga verbal al ser un test

libre de influencia cultural (es decir no asociado a los contenidos verbales y

numéricos muy presentes en el currículo escolar).

El índice de acuerdo Kappa entre la inteligencia numérica y la inteligencia

verbal y el Test Factor “g” es discreto (.308) siendo significativo. Sin embargo, el

índice Kappa entre la inteligencia figurativa y el Factor “g” es moderado (.468),

resultando también significativo, y mostrando un mayor grado de acuerdo en la

identificación de superdotados entre el Test Factor “g” y la inteligencia figurativa.

Discusión y conclusiones


DISCUSIÓN Y CONCLUSIONES

A continuación procedemos a discutir los resultados del presente trabajo,

mediante su comparación con otros estudios, al tiempo que enfatizamos las

conclusiones que se derivan de cada uno de los objetivos planteados en el estudio.

Con respecto al primer objetivo, referido al estudio de las propiedades

psicométricas de la Batería Aurora (inteligencia analítica y práctica), cabe decir

que tras analizar la fiabilidad de los once subtests, los ítems mostraban una buena

dispersión de los índices de dificultad, la gran mayoría de los ítems presentaban

un índice de dificultad cerca de un porcentaje de 50%, como es deseable en tests

de desempeño cognitivo.

Considerando el índice de validez interna (o poder discriminativo de los

ítems) se observó que en general para todas las pruebas la mayoría de los ítems

obtenían correlaciones con el total de la prueba por encima de .20 (valor crítico

aceptado por los autores como el mínimo aceptable en los test psicométricos de

inteligencia, Almeida, Primi & Ferreira, 2008); siendo la única excepción el

subtest Tangramas, cuyos valores de correlación ítem-total eran muy bajos.



En cuanto a la fiabilidad de la prueba, ésta se ha hallado para cada uno de

los subtests. Cabe decir que tres de los subtests obtenían valores de alfa por

encima de .70. En concreto, el subtest de Palabras homónimas tenía un valor de

alfa de .90 que es considerado como excelente, el subtest de Barcos conectados

presentaba un valor de alfa de .84 calificado como bueno, el subtest de Mapas con

un valor de alfa de .77 considerado como aceptable. Por otra parte, cinco de los

subtest obtenían un valor de alfa entre .60 y .70: Cambio de dinero (α = .618),

Decisiones (α = .65), Sombras de juguete (α = .62), Cortes de papel (α = .63),

Metáforas (α = .648). Y tres de los subtest: Tarjetas matemáticas (α = .462),

Álgebra (α = .426), Tangramas (α = .34) obtenían valores de alfa menores de .50

considerados como pobre fiabilidad. Estimamos que la baja fiabilidad mostrada en

algunos subtests podría indicar que estaban midiendo más de un rasgo o faceta

simultáneamente. De hecho el diseño de los subtests de inteligencia práctica no

difiere mucho del tipo de problemas académicos que se les pide a los niños que

resuelvan en clase. También, según Nunnally (1967) en las primeras fases de la

investigación un valor de fiabilidad de 0.6 o 0.5 puede ser suficiente. En algunos

tests bien conocidos (de Cattell) se citan coeficientes inferiores a .50 (Gómez

Fernández 1981). No hay un valor mínimo para aceptar un coeficiente de

fiabilidad como adecuado; medidas con una fiabilidad relativamente baja pueden

ser muy útiles (Schmitt, 1996). Por otra parte coeficientes muy altos; pueden

indicar excesiva redundancia en los ítems (muy repetitivos) por esta razón hay

autores que recomiendan un máximum de .90 (Streiner, 2003).

Así, teniendo en cuenta la novedad de la batería y que por tanto existen

pocos estudios, nos encontramos que el estudio realizado por Hernández (2010)

coincide con los resultados encontrados en el presente estudio en que los subtests

de Palabras homónimas, Barcos y Mapas, eran los que tenían coeficientes más

altos de consistencia interna, y los subtests de Tarjetas matemáticas, Álgebra,

Tangramas tenían coeficientes más bajos. Hernández (2010) afirma que los

índices de consistencia interna de las puntuaciones de los alumnos reflejan

coeficientes de fiabilidad adecuados para los subtests de Palabras homónimas y



Barcos, de la inteligencia analítica, y los subtests de Mapas, Decisiones, Cortes de

papel y Sombras, de la inteligencia práctica. Sin embargo, los coeficientes de

consistencia interna de las puntuaciones para el resto de subtests (Tarjetas,

Álgebra, Tangramas y Cambio de dinero), reflejan un valor más bajo de

consistencia interna en sus ítems. Es preciso destacar que los coeficientes de

fiabilidad más bajos suelen coincidir con las tareas que menos ítems contienen, lo

que podría explicar en cierta medida los resultados encontrados a este respecto.

Otros trabajos consultados referidos a la aplicación de esta batería no

mencionan las propiedades psicométricas de la misma (Kornilov et al., 2012). Sí

que podemos especular que una de las causas probables de esta baja fiabilidad en

las pruebas de matemáticas puede deberse a la planificación del currículo de los

alumnos. Así, en el momento cuando se aplicaron las pruebas, en algunos cursos

las maestras señalaron que “la multiplicación y la división, aún no habían sido

explicadas en clase”. Por tanto, esta actividad era muy difícil para los alumnos

más jóvenes (3º de Primaria) y más fácil para los alumnos mayores (6º de

Primaria), lo mismo ocurría con el subtest Tangramas.

Con respecto al segundo objetivo, que consistía en estudiar la estructura

interna de la Batería Aurora (inteligencia analítica y práctica) procedimos a

realizar un análisis factorial exploratorio de los datos, pasando a continuación a un

análisis factorial confirmatorio intentando con este último análisis comprobar el

modelo teórico de los autores de la presente batería. Con este propósito,

pretendimos analizar si la varianza de los resultados en los once subtests estaba de

acuerdo con una división entre inteligencia analítica e inteligencia práctica.

De acuerdo a los resultados en los once subtests de la Batería Aurora, se

puede afirmar que pueden ser aceptables los modelos de dos factores

independientes (inteligencia práctica e inteligencia analítica) y el modelo de un

factor general de inteligencia compuesto por los once subtest. Sin embargo, los

niveles de ajuste más adecuados pertenecían al modelo de tres factores de acuerdo

al contenido (verbal, numérico y figurativo) de los subtests. Los resultados



mostraron que era posible una división de la inteligencia en cuanto a habilidades

analíticas y prácticas como defienden los autores del instrumento (Sternberg,

1997, Chart, Grigorenko & Sternberg, 2008), además que también era posible

dividir la inteligencia según el contenido (verbal, numérico y figurativo) de los

subtests. Esta estructura factorial podría justificarse desde el modelo de los test de

aptitudes como los planteados por el BADyG (Batería de aptitudes diferenciales y

generales) (Yuste, 1989), y el DAT (Test de aptitudes diferenciales) (Bennett,

Harlod, & Wesman, 2000), los cuales ofrecen una división de las habilidades

cognitivas en términos de aptitudes verbales, razonamiento abstracto, numérico

mecánico, en base al tipo de información que se procesa y para la cual se da un

“output” (Mayer, Caruso & Salovey, 1999). El estudio realizado por Hernández

(2010), evidencia la parcial independencia de las tareas que evalúan la inteligencia

analítica a partir de problemas numéricos (especialmente los relacionados con el

subtest de Tarjetas matemáticas), frente a los problemas de naturaleza figurativa o

verbal.

Aunque el modelo de dos inteligencias independientes (analítica y

práctica) no ha resultado ser el mejor modelo posible, en desacuerdo con

(Gottfredson, 2003), no consideramos que se deba desestimar categóricamente la

base teórica en la que se basa la batería. Sin embargo, es cierto que se encuentra

que es más importante la naturaleza de las tareas y el tipo de contenido que

implican, que las habilidades mentales que los niños han de poner en marcha

(resultados similares ocurren por ejemplo cuando se miden las variables de

creatividad, cuyas variables se agrupan por tareas y no por la habilidad medida,

e.g. Ferrando. et al., 2007). Estudios sobre la estructura de la inteligencia

triárquica habían confirmado la diferenciación entre las inteligencias creativa,

práctica y analítica, pero no investigaron la agrupación de las tareas según el

contenido de las mismas (Castejón, Bermejo & García, 2000; Sternberg, Prieto et

al., 2000).



Las posibles razones por las que la diferenciación entre las inteligencias

propuestas por Sternberg no han sido claramente encontradas en este estudio

pueden ser: a) a diferencia de otros estudios, aquí se han utilizado solo dos de las

tres inteligencias propuestas (no se ha valorado la inteligencia creativa) b) la

batería tenía preguntas de distinta naturaleza, no todas eran de opción múltiple. En

el test STAT cuenta con cierta homogeneidad en sus tareas: todas son de tipo test,

no existen tareas abiertas, esto puede haber “facilitado” la agrupación de las

tareas por inteligencias y haber restado el efecto de la naturaleza de la tarea. Y c)

puede ser que exista un problema de evaluación. Ya hemos visto al examinar la

fiabilidad de los subtests que estos podrían ser mejorados. Aquí surge el mismo

problema: la forma en la que se examina la inteligencia práctica es a través de

problemas matemáticos y situaciones similares a las planteadas a nivel académico.

Las actividades planteadas para ambos tipos de inteligencia no son realmente

distintas entre sí.

Con referencia al tercer objetivo, este tenía por finalidad estudiar los

análisis descriptivos de la Batería Aurora (inteligencia analítica y práctica). Los

resultados mostraron que la distribución de las puntuaciones totales en los once

subtests se presentaba bien equilibrada. En cada subtest había siempre algún

alumno que lo realizaba muy bien, otros alumnos que lo hacían bastante peor. A

su vez, la media tendía a situarse en un valor intermedio de la distribución lo que

es deseable en estos tipos de pruebas psicológicas. Los once subtests tenían

índices de varianza adecuados, y con respecto a los índices de asimetría y curtosis

se situaban por debajo de la unidad, lo que es esperado en términos de índices

psicométricos. Los subtests de Decisiones y Metáforas se presentaban como unas

pruebas relativamente fáciles para los alumnos, sin embargo los dos subtests más

difíciles eran Álgebra y Cambio de dinero. En el estudio realizado por Hernández

(2010), los análisis descriptivos de las tareas para la evaluación de la inteligencia

analítica y práctica también mostraban una dispersión de las puntuaciones de los

alumnos que refleja que para todos los ítems existen algunos que puntúan de



manera correcta e incorrecta. Hernández (2010) también destaca que el subtests

Álgebra está considerado entre los más difíciles de la Batería Aurora.

Con respecto al cuarto objetivo se analizó el perfil de inteligencia analítica

y práctica de los participantes teniendo en cuenta el sexo y el curso, controlando la

variable edad. El estudio de las diferencias individuales está justificado desde la

literatura científica, ya que como sabemos existe una evolución cognitiva según

los alumnos avanzan en edad y curso. Además, otras investigaciones han

comprobado que pueden existir diferencias de género dependiendo del área

concreta de inteligencia evaluada (e.g. capacidad espacial vs. capacidad verbal).

Las diferencias dependiendo del curso fueron confirmadas mediante la

prueba MANOVA. Se observó que el curso tenía mayor influencia en el

rendimiento de la Batería Aurora que la edad. Esto puede deberse a los contenidos

que los niños adquieren en el aula, los cuales facilitarían su rendimiento a la hora

de realizar las pruebas. Habían diferencias significativas en cuanto al curso, en los

subtests de Palabras homónimas, Metáforas, Tarjetas matemáticas, Álgebra,

Cambio de dinero, y Decisiones (p < .05), existiendo una diferencia en las medias

según se avanzaba en los niveles de escolaridad de 4º a 5º y a 6º de Primaria.

En cuanto al género, se encontraron diferencias significativas, únicamente

para los subtests Metáforas (a favor de las mujeres) y Sombras de juguete (a favor

de los varones). Lo que confirmaría estudios previos que afirman que las mujeres

muestran más destreza tratando con palabras, mientras que los hombres tienen

mayor inteligencia viso-espacial (Colom & García-López, 2002; Gordon & Lee,

1986; Halpern, 2000; Hines, 1990; Law, Pellegrino, & Hunt, 1993; Lemos, 2006;

Linn & Petersen, 1985; Llor, 2009; Maccoby & Jacklin, 1974; Stanley, 1993). Las

diferencias de género en las pruebas cognitivas resultan controvertidas, como

habíamos señalado atrás. Para algunos críticos, las diferencias serían debidas tanto

a las metodologías de los estudios, como a las muestras y a los instrumentos de

evaluación utilizados, pues se obtienen resultados muy diferentes en las

investigaciones si se cambian dichas metodologías (Almeida, 1988a). En una



breve síntesis, como habíamos apuntado, varios autores aluden a una mejor

prestación cognitiva de los varones en las pruebas numéricas y espaciales, y de las

mujeres en las pruebas verbales. Estas diferencias según el género se tienden a

consolidar en la medida que avanzamos en la edad de los sujetos, existiendo

también algunos estudios que mencionan que en las pruebas de CI y de Factor

“g”, que se pueden entender como medidas de inteligencia general, no se observan

diferencias de género (Almeida, 1989; Lemos, Abad, Almeida & Colom, 2013).

Para estudiar el quinto objetivo, nuestro propósito era analizar la relación

entre el rendimiento académico y las inteligencias analítica y práctica.

Recordemos que debido a las distintas asignaturas y metodologías seguidas en

cada curso se llevó a cabo análisis de correlación diferenciados para cada curso.

De las tres matrices de correlaciones (de 4º, 5º y 6º de Primaria), se

observó que la mayoría de los subtests de la Batería Aurora estaban

correlacionados con el rendimiento de los alumnos. Las correlaciones entre los

subtests y las asignaturas de Lengua, Matemáticas y Conocimiento del Medio se

presentaban más elevadas, sin embargo en Educación Física, se observaban

correlaciones menos elevadas con los subtests aplicados. Las correlaciones más

altas y más bajas parecían estar asociadas a la exigencia cognitiva de las

asignaturas y a una mayor o menor proximidad entre el contenido de los ítems de

los subtest y las asignaturas curriculares. Se observaron correlaciones más altas

entre los subtests cognitivos y la nota media global de los alumnos. Podríamos

aceptar que esta nota media global estaría más determinada por la habilidad

cognitiva general de los alumnos que por especificidades curriculares de cada

asignatura. No obstante, esta hipótesis debería ser corroborada en investigaciones

posteriores.

Es interesante destacar que las correlaciones con el rendimiento académico

eran menores para los alumnos de 4º curso, que para los alumnos de 5º y 6º curso.

De hecho el curso que mayor correlación presentaba entre el rendimiento en los



subtest de la Batería Aurora y el rendimiento académico era 5º de Educación

Primaria.

Con el sexto objetivo pretendíamos estudiar la capacidad predictiva de las

inteligencias analítica y práctica sobre el rendimiento académico. Los resultados

mostraron que de los once subtest, sólo cinco de ellos añadían un tanto por ciento

de la varianza explicada en el modelo, los cuales eran Palabras homónimas,

Decisiones, Cambio de dinero, Metáforas y Mapas. Sin embargo, si nos guiamos

por el principio de parsimonia seguido en estadística por el que debe haber un

equilibrio entre las variables introducidas y la cantidad de varianza que pueden

explicar, pensamos que era más sensato optar por el modelo 3 que incluía los

subtest Palabras homónimas, Decisiones, y Cambio de dinero, el cual explicaba el

44% de la varianza.

Como vemos, son los subtests con carga verbal los que mejor explican el

rendimiento académico. Aunque el subtest Cambio de dinero es de naturaleza

numérica, lo cierto es que presenta ítems con una gran carga verbal, en los que los

alumnos deben mostrar comprensión de los mensajes transmitidos y razonamiento

lógico para entender qué operaciones matemáticas se les está requiriendo.

Que sean precisamente estos subtests los que mejor predicen el

rendimiento académico pone de manifiesto una enseñanza todavía anclada en el

énfasis por los conocimientos instrumentales, a pesar de la amplia propaganda que

reciben en nuestro país otras metodologías más holísticas como la enseñanza a

través de las inteligencias múltiples (Gardner, 1983) o la enseñanza por proyectos

que intentan ir más allá de los contenidos y habilidades tradicionales enseñadas en

la escuela.

Con respecto al séptimo objetivo queríamos estudiar el acuerdo, en la

identificación de alumnos superdotados. Los resultados pusieron de relieve que

había una mayor coincidencia en la detección de los alumnos superdotados entre

la inteligencia figurativa y el Factor “g” de Cattell (52%). Dicha concordancia



podría deberse a que el contenido del Test Factor “g” es de carácter figurativo-

espacial y carece de carga verbal al ser un test libre de influencia cultural (es

decir, no asociado a los contenidos verbales y numéricos muy presentes en el

currículo escolar). Quizá debido a la naturaleza libre de contenido curricular y

cultural tanto del Factor “g” como de la parte figurativa de la Batería Aurora,

cabría esperar un mayor acuerdo. Que el acuerdo sea moderado pone de

manifiesto que aunque utilizan un mismo contenido, el fondo de lo que miden

ambas pruebas es diferente: una se centra en razonamiento abstracto y lógico y la

otra en inteligencia analítica pero también práctica. Es esta última parte la que no

comparten ambos test, y por ello el acuerdo, a pesar de utilizar pruebas de

contenido figurativo, no es perfecto.

El desacuerdo se incrementa para los factores de contenido verbal y

numérico, pues además de tener un contenido distinto al del Factor “g”, también

miden parte de la inteligencia práctica, no incluido en este último.

En el estudio presentado por Kornilov et al 2012, se estudió la

convergencia entre el modelo de la inteligencia exitosa y el modelo británico para

la detección de la superdotación. En su estudio, Kornilov y colaboradores no

utilizaron los índices de kappa para medir el acuerdo entre ambas formas de

identificación, sino que estudiaron los distintos perfiles de los alumnos

identificados por cada modelo. Así, los alumnos identificados como superdotados

por la prueba MidYIS, llegaban a presentar ocho tipos de perfiles distintos según

sus destrezas en los dominios numérico verbal y figurativo de la Batería Aurora.

Cuando se analizaban dichos perfiles según la superdotación encontrada por el

KS, (notas académicas) se encontraban que los cuatro perfiles presentados eran

igual de comunes entre los alumnos. Sin embargo, cuando se presentaban los

perfiles según la superdotación encontrada utilizando el MidYIS, se encontraban

que los perfiles más frecuentes con el 43% y el 33% de ocurrencia eran el perfil

35 (buenas destrezas numéricas y figurativas con mejor destreza verbal) y el perfil

33 (media-altas dominio de los contenidos verbales y numéricos y peor dominio



de los contenidos figurativos). Encontrándose perfiles equilibrados y

desequilibrados en el nivel de destreza de los distintos dominios.

A lo largo de los últimos años se han llevado a cabo distintos estudios que

tratan de verificar el acuerdo entre distintas formas de identificación de

superdotados, es el caso de los estudios llevados a cabo por Ballester (2004) y

Llor (2009), siguiendo el modelo de las inteligencias múltiples.

Pesamos que a fin de cuentas, cada modelo añade algo valioso a la

identificación de los alumnos más capaces. El modelo propuesto por Sternberg

pretende ser global, porque no se fija en talentos específicos, pero va más allá de

las paredes de la escuela e incurre en lo que el mundo laboral realmente valora en

los conocimientos de los trabajadores de las empresas: inteligencia práctica y

habilidad para resolver problemas cotidianos, además de creatividad para

encontrar problemas y soluciones novedosas (Sternberg, 1985a).

TERCERA PARTE

Aportaciones del estudio, limitaciones y futuras líneas de investigación


APORTACIONES DEL ESTUDIO,

LIMITACIONES Y FUTURAS LÍNEAS DE

INVESTIGACIÓN

Para finalizar este trabajo, es preciso destacar las aportaciones que se

desprenden, las limitaciones encontradas así como las futuras líneas de

investigación que garantizan la continuidad de dicho estudio.

El estudio de la Batería Aurora ha demostrado que es una alternativa para

medir la inteligencia teniendo en cuenta una serie de habilidades que no se podían

evaluar desde los tests tradicionales de inteligencia. Esta amplia perspectiva a la

hora de evaluar la inteligencia favorece la identificación de alumnos con altas

habilidades, además de diseñar programas de atención a la diversidad de estos

estudiantes (Bermejo, Ferrándiz, Ferrando & Prieto, 2008; Ferrando, Tan, Prieto,

& Ferrándiz, 2008; Sternberg & Grigorenko, 2008; Sternberg & Prieto, 2007).



Este nuevo enfoque permite, por una parte, evaluar la capacidad de los

estudiantes para rentabilizar sus puntos fuertes en el manejo de sus recursos

intelectuales por otra, identificar, corregir y compensar las dificultades en la

utilización de dichos recursos cognitivos. Además, en el proceso de evaluación se

consideran las diferencias individuales referidas a la capacidad de representación

y organización mental, incluyendo las diferentes modalidades que se presentan en

el contexto escolar: verbal, matemática y figurativa. Por tanto, permite tanto a

docentes como a padres una herramienta para evaluar y entender la complejidad

cognitiva del superdotado, talento, y de toda la población en general.

Esta investigación ha demostrado que la Batería Aurora evalúa las

habilidades analíticas y prácticas como propusieron sus creadores, así como

habilidades en función de las modalidades del lenguaje (verbal, numérico y

figurativo), de forma que los alumnos pueden demostrar todo su potencial. La

inteligencia práctica hace referencia a una dimensión cognitiva novedosa que

examina procesos cognitivos que no son considerados en otros tests de

inteligencia.

Cabe decir que el grado de conocimientos que adquieren los alumnos

conforme avanzan de curso, se ve reflejado de forma favorable en el rendimiento

de la Batería Aurora, y existen diferencias de género en cuanto a contenidos

verbales, destacando las alumnas, y contenidos numéricos en los que destacan los

alumnos. Se observó que los subtests de la Batería Aurora con carga verbal, eran

los que mejor predecían el rendimiento académico de los alumnos.

En cuanto a la identificación de alumnos con altas habilidades, había un

acuerdo moderado en la detección de dichos alumnos, entre la inteligencia

figurativa de la Batería Aurora y el Factor “g” de Cattell, debido al carácter

figurativo-espacial de este test de inteligencia tradicional. Y había desacuerdo en

la detección de los alumnos, entre la inteligencia verbal y numérica y el Factor “g”

de Cattell. Esto pone de manifiesto que la Batería Aurora mide aspectos diferentes

Aportaciones del estudio, limitaciones y futuras líneas de investigación


al Factor “g” de Cattell, debido a que no sólo se evalúan contenidos académicos

sino prácticos.

Entre las limitaciones de dicho estudio que hay que tener en cuenta, en

primer lugar, cabe decir que las propiedades psicométricas del instrumento

podrían ser mejoradas en cuanto a la consistencia interna de algunos subtests, que

tenían valores bajos en el coeficiente de fiabilidad. Hay que tener en cuenta que se

trata de una batería en fase de experimentación, con lo cual los análisis de este

estudio, proporcionan una valiosa información, para profundizar en su mejora. En

segundo lugar, es difícil adaptar la Batería Aurora al sistema educativo español,

debido a que va dirigida a alumnos entre 9 y 12 años, y había contenidos en los

subtests como operaciones de álgebra, que todavía no habían aprendido a realizar

los alumnos en el momento en el que se administró la batería.

En cuanto a las futuras líneas de investigación, la inteligencia exitosa

ofrece una nueva perspectiva tanto en la evaluación de la inteligencia como en la

detección de necesidades, que pueden solventarse mediante un programa de

enriquecimiento curricular bajo el marco de dicha teoría tal y como se ha llevado

a cabo en Estados Unidos, por tanto sería interesante introducirlo en la práctica

educativa en nuestro país. Cuando este modelo se utiliza en una clase ordinaria,

todos los alumnos se benefician, debido a que va dirigido a enseñar a los

estudiantes a rentabilizar sus puntos fuertes a través de la compensación de sus

habilidades analíticas, creativas y prácticas para ayudar a desarrollar todo su

potencial (Sternberg, 2003b).

Abstract


ABSTRACT

New perspectives in cognitive assessment: analytical and practical

intelligence

There is no universal definition of intelligence, but instead, throughout

history, different researchers have proposed their own definition of the concept of

intelligence. Nevertheless, in recent years, the most well known authors have

attempted to reach a consensus concerning this definition, agreeing that

intelligence is conceived as a capacity to learn and adapt to the environment, and

underlining metacognition, that is, the higher-order cognitive components

required to manage mental resources.

Psychometric theories are based on a static structural element, the factor,

considering intelligence as a structure of mental capacities. Researchers use factor

analysis to identify common patterns of individual differences through tests. In

contrast to Piaget's theory and the cognitive theories, psychometric theories do not

take the processes involved in intelligence into account.

Cognitive theories are based on elements of dynamic processes, that is,

they consider intelligence to be made up of information-processing components.

Among these theories are Gardner's theory of multiple intelligences, which

proposes eight different intelligences, and the theory of successful intelligence of

Sternberg (Sternberg, 1997a, 1999c), which divides intelligence into three types,

that is, analytical intelligence, practical intelligence, and creative intelligence. In

addition, Sternberg creates a series of assessment instruments, with a broader

perspective than that of traditional instruments, to identify gifted students.



Most of the studies on giftedness reviewed in the scientific literature

present diverse explanatory models of the identification of gifted and talented

students. Some models are based on capacities and performance, which define

giftedness according to an intellectual capacity higher than the mean or on which

gifted subjects present a high and stable achievement in certain areas; (2) there are

also sociocultural models, which acknowledge the explicit participation of

environmental factors in the configuration of giftedness; and (3) models that

underline the cognitive components, focusing on the study of the mental processes

underlying giftedness (Genovard et al., 2010; Genovard & Castelló, 1990; Prieto,

1997).

Since the beginning of the new millennium, Sternberg and Grigorenko

(2002; 2004) have studied new models aimed at finding ways to identify gifted

students in different cultures. These authors have recently designed a battery of

tests based on successful intelligence with a twofold objective: a) to identify and

study the cognitive complexity of gifted students in different cultures; and b) to

design programs to attend to the diversity of these students (Bermejo et al., 2008;

Ferrando et al., 2008; Sternberg & Grigorenko, 2008; Sternberg & Prieto, 2007).

On the one hand, this new approach permits the assessment of students'

capacity to capitalize on their strong points when using their intellectual resources

(recognizing the existence of problems, defining their nature; selecting the

necessary steps to solve them; combining steps within an effective strategy;

diversifying the representation; determining the whereabouts of resources to solve

the problem; controlling and supervising the solution; and assessing the solution).

On the other hand, it leads to the identification, correction, and compensation of

difficulties when using these cognitive resources. Moreover, individual

differences in the capacity of representation and mental organization, including

the different modalities presented in the school setting (verbal, numerical,

figurative), are also taken into account in the assessment process.

Abstract


The theory of successful intelligence, grounded on the triarchic theory of

intelligence, establishes an alternative to the traditional proposals of human

intelligence. This theory distinguishes three types of intelligences (analytical,

creative, and practical) to explain the cognitive functioning of giftedness. It

attempts to explain the cognitive functioning and self-regulation mechanisms by

which individuals process and automatize information in order to adapt to the

social setting where the individual develops.

The theory of successful intelligence of Sternberg (1997a, 1999c) is

defined by the following elements:

1. Intelligence is defined in terms of the ability to achieve success in life in

terms of one's personal standards within one’s sociocultural context.

2. A person's ability to achieve success depends on capitalizing on one's

strengths and compensating for one's weaknesses. Classic theories of intelligence

specify a set of relatively fixed skills, such as the general factor or a specific

number of factors (Spearman, 1904; Thurstone, 1938). But there are many ways

to achieve success, even within a given occupation.

3. Success is achieved through the balance of analytical, creative, and

practical skills. Analytical skills are those measured mainly by traditional tests of

abilities. But success in school, as well as in life, not only requires analyzing one's

own or others' ideas, but also generating new ideas and persuading others of their

value.

4. People achieve the balance of skills through three functions: adapting,

shaping, and selecting the environments most suited to their needs. Definitions of

intelligence have traditionally underlined the role of adaptation to the environment

(Sternberg & Detterman, 1986). But intelligence involves not only modifying

oneself to suit the environment (adaptation), but also modifying the environment



to suit oneself (shaping or modifying) and, sometimes, finding a new environment

that is a better match to one's skills, values or desires (selection).

The theory of successful intelligence acknowledges that there are no

universal skills that are indicative of intelligence (Sternberg, 2003c; Sternberg &

Grigorenko, 2004). However, there are a series of components that are necessary

to solve problems and that are common to all cultures and all times. These

components are:

- Metacomponents: cognitive processes used for planning and decision-

making in achievement tasks (problem solving).

- Performance components: processes used to perform a task.

- Knowledge-acquisition components: processes used to acquire new

information.

These processes are used differently in different types of tasks and

situations, depending on whether the problem requires a more analytical, creative,

or practical type of thinking, or a combination of them.

When the components of intelligence are applied to relatively familiar

problems, they reflect analytical skills. In this case, the components of intelligence

are used to solve problems, to judge the quality of ideas, or to make decisions. It

is noted that analytical intelligence is not the same as the intelligence traditionally

measured by intelligence tests. In fact, traditional intelligence tests only measure a

part of analytical intelligence.

According to this theory, a person is (successfully) intelligent depending

on the development of the necessary skills to achieve success, as defined by the

person. Gifted persons are especially capable of achieving their goals, using their

analytical, creative, and practical skills. They can display giftedness in each one of

the skills or in the way they combine these skills to achieve their goals.

Abstract


Analytical talent involves the skill to analyze, judge, criticize, compare

contrast, assess, and explain. Analytical people are usually classified as gifted, as

they respond adequately in school and in traditional intelligence tests, mainly

because these are the skills required in both. However, the fact that they are

capable of learning and analyzing ideas does not mean they can produce their own

ideas or apply what they learned to daily life.

Creative talent involves being particularly skilled at creating, inventing,

discovering, exploring, imagining, and supposing.

Practical talent involves being especially skilled at using, utilizing,

applying, implementing, and practicing ideas. Practical people may not be

especially brilliant in formal knowledge, but they stand out for their tacit

knowledge, being capable, for example, of knowing how their actions affect other

people by analyzing their nonverbal signals.

Gifted people who combine all these skills may not be extremely

distinguished in analytical, creative, or practical skills. Instead of this, they may

be skilled at balancing the three levels of these skills, knowing better than

nongifted people when and how to use these skills (Sternberg & Grigorenko,

2002).

Many empirical studies have been carried out to validate Sternberg's

successful intelligence theory, and the instruments created by him, such as the

STAT, the Rainbow Project, and the Kaleidoscope Project, all of which have

good reliability.

With regard to studies of the external validation of Sternberg's successful

intelligence theory, some studies based on this theory have been carried out in

other cultures, such as Kenya, Alaska, Russia, revealing the dissociation between

the so-called conventional academic intelligence and practical and creative



intelligence.

Some instructional studies in our own research sphere also show that, if

students are taught from the successful theory framework, their performance is

higher than if taught with the traditional teaching method.

Objectives

The general objective of the doctoral thesis is the study of the

psychometric properties of reliability and validity of the Aurora Battery,

specifically the subtests of practical and analytical intelligence.

The specific objectives proposed can be divided into objectives that

examine the internal validity of the test and objectives that focus on individual

differences in order to determine the external validity of the test.

Among the objectives focusing on the internal validity of the test are the

following:

1. To study the psychometric characteristics of reliability of the assessment

instruments of analytical and practical intelligence (subtests and total) of

the Aurora Battery, designed by Sternberg and collaborators.

2. To study the internal structure of the test in order to verify the

independence or interrelation of the two intelligences proposed by

Sternberg (analytical and practical), as well as their relation or

independence with psychometric intelligence or the "g" Factor.

3. To analyze the psychometric characteristics of analytical and practical

intelligence in the sample of participants through descriptive analyses.

Abstract


Among the objectives focusing on the external validity of the test, the

analysis of individual differences is addressed as follows:

4. To analyze the participants' profile of analytical and practical intelligence

as a function of gender and grade, controlling for the variable age.

5. To study the relation between academic achievement and analytical and

practical intelligences.

6. To study the predictive capacity of analytical and practical intelligences

for academic achievement.

7. To study the agreement or convergence between the identification of

gifted students provided by the Aurora Battery and that provided by the

psychometric model (by means of the "g" Factor).

Participants

An incidental sample was used, including participants from various

schools of the entire geographical extension of the Region of Murcia.

The initial sample was made up of 440 students (45.2 % boys and 54.5 %

girls), from 8 public and subsidized Infantile Education and Primary Education

schools of the Region of Murcia (Spain), from the townships of Mazarrón,

Jumilla, Lorca and Murcia. Participants' age ranged between 7 and 16 years (M =

10.47, SD = 1.77).

In this study, it was decided to use only students with ages for which the

test was designed, that is, from fourth to sixth grade of Primary School. We also

refined the database to eliminate students who with excessive missing data

(experimental death), so the sample was reduced to a total of 234 students (47%

boys and 53% girls). The students were aged between 9 and 12 years (M = 10.22,



SD = .90) and came from public and subsidized schools from the Region of

Murcia, with a medium sociocultural level. Of these students, 29.9% were in

fourth grade of Primary Education, 36.8% were in fifth grade of Primary

Education, and 33.3% were in sixth grade of Primary Education.

Instruments

For this study, we used three instruments: the Aurora Battery (analytical

intelligence and practical intelligence), Cattell's "g” Factor Test, and students'

academic achievement.

Aurora Battery: analytical intelligence

Analytical intelligence is the capacity to reason and think logically when

working on activities related to writing, debate, mathematical problem-solving,

and research. Analytical intelligence is rated through the use of six subtests:

Homophones, Metaphors, Letter Math, Algebra, Tangrams, and Floating Boats.

The goal is to assess the skills or components of analytical intelligence, such as: a)

recognizing the existence of the problems; b) defining their nature; c) selecting the

necessary steps to solve them; d) combining steps within an effective strategy; e)

diversifying the representation; f) determining the whereabouts of the resources to

solve the problem; g) controlling and supervising the solution; and h) assessing

the solution.

To sum up, all these activities allow us to study gifted students in more

depth and more exhaustively--and especially, verbal and academic talents.

Abstract


Aurora Battery: practical intelligence

Practical intelligence is the capacity to apply knowledge to solving

problems in real life. It involves applying the components of intelligence to adapt,

shape, and select one's environment as a function of experience and daily life

situations.

It is assessed by means of five subtests: Logistics mapping, Money

exchange, Decisions, Toy shadows, and Paper cutting. These activities are aimed

at appraising students' efficacy when using their intellectual resources to solve

daily life situations.

Hence, the subtests assess intelligences using three domains or languages –

verbal, numerical, and figurative (Sternberg, Castejón et al., 2001; Sternberg,

1985a; Sternberg, Prieto et al., 2000; Sternberg & Prieto, 2007). The three

domains are used so that students who work well with a particular form of

representation but not with another will have the opportunity to display their

skills. Assessment using this type of tasks will allow us to understand the role of

analytical and practical intelligence to explain high skills (giftedness and talent).

Psychometric intelligence: Cattell's "g" Factor Test

This test is a measure of general nonverbal intelligence. It is made up of 4

subtests involving different perceptive contents in order to prevent specific

differences in this aptitude from affecting the results of the measure of

intelligence. Scale 2 was applied.



The first subtest is made up of incomplete and progressive series. The

subject's task consists of choosing the correct response that completes the series

from among the proposed options.

The Classification subtest is made up of five figures, and the subject must

identify the only figure that is different from the other four.

The Matrixes subtest consists of completing a frame of drawings or matrix

presented in the left margin by choosing one of the five proposed solutions.

The last subtest, Conditions, requires choosing the alternative that meets

the same conditions as the reference frame or figure.

In all cases, the elements are presented graphically and with practically no

cultural content.

Test duration was 12½ minutes. Administration age of Scale 2 is 8 to 14

years, and for adults of a medium cultural level (Cattell & Cattell, 1973).

Procedure

The investigation presented is the result of a meticulous and laborious

work of prior adaptation through the translation of the Aurora Battery, as well as a

pilot study. In the present work, we selected and collected the sample,

administered and corrected the instruments, and introduced the data in the SPSS

statistical program for the statistical analyses. The following work phases were

performed:

Abstract


First phase

The scientific literature on analytical and practical intelligence, giftedness,

and talent was analyzed. Next, the analytical and practical intelligence subtests

were translated and adapted. This was carried out by the High Abilities research

group, directed by Dr. María Dolores Prieto. Subsequently, a pilot study was

carried out to determine how a small sample (46 children from 8 to 11 years, 25

boys and 21 girls) from a public school of Murcia understood and responded to

this test.

Second phase

After adapting the instruments, the schools for collecting the sample were

selected. Next, the assessment instruments were administered to the participants

(high abilities and medium abilities), the instruments were scored and coded, and

the data were recorded for subsequent statistical analysis.

Third phase

The statistical analyses were performed according to the objectives

foreseen in the design, and lastly, the results and conclusions were described.

Data analysis

The design and data analysis made use of different procedures within a

general correlational method that includes predictive/explanatory techniques

based on the data obtained. We will now describe the data analysis for each

objective.



Objective 1: To study the psychometric characteristics of reliability, we

studied the items with descriptive methodology, using the mean scores, standard

deviations, frequency scores (correct, incorrect), item-total correlation of the

scale, and reliability (Cronbach's alpha) if an item is eliminated.

Objective 2: Exploratory and confirmatory factor analyses were employed

to verify the independence or interrelation of analytical and practical intelligences,

as well as the relation with psychometric intelligence, using the program AMOS

v. 19 (Arbuckle, 2009).

Objective 3: Minimum, maximum and mean scores, standard deviations,

skewness, and kurtosis were analyzed to study the scores of the Aurora Battery in

the sample of participants.

Objective 4: To analyze the participants' profile of analytical and practical

intelligence, taking into account gender and grade, and controlling for the variable

age, MANCOVA was employed, introducing gender and grade as independent

variables, and age as a covariate.

Objective 5: Pearson's correlation analysis was used to study the relation

between academic achievement and analytical and practical intelligences.

Objective 6: To study the capacity of the analytical and practical

intelligences to predict academic achievement, stepwise regression analysis was

used.

Objective 7: The contingency tables and the Kappa index of agreement

were established to study the degree of agreement among the different intelligence

tests used to identify gifted students.

Abstract


Conclusions

With regard to the first objective, after analyzing the psychometric

characteristics of the eleven subtests of the Aurora Battery, the items showed a

good dispersion of the difficulty rates, because most of the items presented a

difficulty index near 50%, as recommended when using cognitive performance

tests.

Regarding the internal validity index (or discriminant power of the items),

in general, for all the tests, most of the items obtained a correlation higher than .20

(critical value accepted by the authors as the acceptable minimum in psychometric

intelligence tests, Almeida et al., 2008) with the total of the test, with the sole

exception of the Tangrams subtest, whose item-total correlation values were very

low.

With regard to the reliability of the test, three subtests obtained alpha

values higher than .70 (Maps, Homophones, and Floating Boats). Five subtests

obtained an alpha value of approximately .60 (Exchanging money, Decisions, Toy

Shadows, Paper Cuttings, and Metaphors), whereas three subtests (Letter Math,

Algebra, Tangrams) obtained alpha values lower than .50. The low reliability of

the subtests could indicate that they may be measuring more than one trait or facet

simultaneously. In fact, the design of the subtests of practical intelligence is not

much different from the kind of academic problems that children are requested to

solve in class.

With regard to the second objective, studying the internal structure of the

Aurora Battery, we performed an exploratory factor analysis of the data, followed

by confirmatory factor analysis, in order to confirm the theoretical model

proposed by the authors of the battery. For this purpose, we analyzed the variance

of the results of the eleven subtests, to determine whether it was consistent with

the division of analytical and practical intelligence, as suggested by the authors.



According to the models obtained upon analyzing the eleven subtests of

the Aurora Battery, we consider acceptable the two-factor model (practical

intelligence and analytical intelligence) and the model with one general

intelligence factor. However, the most adequate levels of fit correspond to the

three-factor model, which takes into consideration the content (verbal, numerical,

and figurative) of the subtests. The results showed that intelligence can be divided

into analytical and practical skills. It is also possible to divide intelligence as a

function of the content (verbal, numerical, and figurative) of the subtests.

With regard to the third objective, we carried out the descriptive analysis

of the Aurora Battery. The results showed that the distribution of the total scores

of the eleven subtests is well balanced, such that, in each subtest, there were

always a few students who performed very well, while other students performed

much worse. The mean tended to have an intermediate value in the distribution,

which is desirable in these types of psychological tests. All eleven subtests had

adequate variance indexes, and the skewness and kurtosis indexes were lower than

1, which is expected in terms of psychometric indexes. The Decisions and

Metaphors subtests were relatively easy for the students, whereas the two most

difficult subtests were Algebra and Money Exchange.

With regard to the fourth objective, we analyzed the analytical and

practical intelligence profile of the participants, taking into account gender and

grade, and controlling for the variable age. Regarding grade, we observed a

progressive increase in the mean as a function of higher levels of schooling, which

seems logical, given the increase in students' age and their ensuing

psychoeducational development. With regard to gender, the female students

presented higher mean scores in the Metaphors subtest (verbal content), whereas

the male students obtained higher scores in the subtests of spatial content,

specifically in the Toy Shadows subtest.

Abstract


In general, there was a greater effect of the variable grade than of the

variable gender in the students' performance in the different subtests of the Aurora

Battery. Considering the main effects, six subtests presented an effect of grade

(Homophones, Metaphors, Letter Math, Algebra, Money exchange and Tough

Decisions), whereas the effect of gender was only statistically significant in two

subtests (Metaphors and Toy Shadows).

To study the fifth objective, we analyzed the relation between academic

achievement and analytical and practical intelligences. The results showed that

most of the subtests of the Aurora Battery correlated with students' academic

achievement. The highest correlations were observed with the subjects of

Language, Mathematics, and Knowledge of the Environment, and lower

correlations were found between Physical Education and the subtests applied.

Both the highest and the lowest correlations seem to be associated with the

cognitive demand of the curricular subjects and with the greater or lesser

proximity of the subtest contents to the curricular subjects. We observed higher

correlations between the cognitive subtests and students' global mean grade in the

subjects. We suggest that this global mean grade is more strongly determined by

the students' general cognitive ability than by the curricular specificities of each

subject.

The sixth objective was to study the capacity of the analytical and practical

intelligences to predict academic achievement. The results showed that, out of the

eleven subtests, only five of them added to the explained variance of the model:

Homophones, Decisions, Money Exchange, Metaphors, and Maps. Therefore, we

think that it would be more sensible to choose Model 3, which included the

subtests Homophones, Decisions, and Money Exchange, and which explains 44%

of the variance.

The subtests with greater verbal weight are those that best explain

academic achievement. Although the subtest Money Exchange is numerical in



nature, it presents items with a great verbal weight, where students must

understand the messages transmitted and use logical reasoning to understand

which mathematical operations are being required. Perhaps the fact that these

subtests are the ones that best predict academic achievement is revealing a kind of

teaching still anchored in the emphasis of instrumental knowledge.

With regard to the seventh objective, we wished to study the degree of

agreement among the different intelligence tests used to identify gifted students.

The results revealed greater coincidence in the detection of gifted students using

the Figurative Intelligence and Cattell's "g" Factor. This finding could be due to

the fact that the content of the "g" Factor Test is of a figurative-spatial nature and

does not have any verbal weight, as it is culture-free (that is, not associated with

the verbal and numerical contents that are very much present in the school

curricular syllabus).

Lastly, we coincide with the indications of Sternberg's model, which

intends to be global because it does not focus on specific talents, but instead goes

beyond school walls, and involves what the working world really values in

company workers, that is, practical intelligence and the ability to solve daily

problems, as well as the creativity to find novel problems and solutions

(Sternberg, 1985a).

Referencias bibliográficas


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Anexos


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FACULTAD DE PSICOLOGÍA · inteligencia exitosa a través de la aplicación de la Batería Aurora, creada por Sternberg, en población escolar española. En concreto se analizarán